一个正常的自注意【self attention】计算在计算某位置的时候允许模型关注其右边的信息,屏蔽式自注意力【masked self attention】则不能关注到右侧信息: 2、注意力机制的计算 我们再来看看,自注意力机制是如何做的,意义是什么。 在在生成某个单词之前,它会先让模型理解相关单词,这些相关单词可以解释某个单词的上下文,...
self_attention, _ = self.self_attention(embedded, embedded, embedded, src_mask) # [batch_size, query_len, hid_dim] # 拼接卷积后的特征与多头注意力后的特征 combined_conv_attention = torch.cat([conved, self_attention], dim=2) # [batch_size, query_len, 2*hid_dim] # 经过一线性层,将...
直白图解GPT2模型Self Attention注意力机制:实现过程及MTB语言模型核心代码阅读总结 利用Llama Index、 GPT-4和 Streamlit 实现的财经新闻分析 通过GPT的强大功能,在私密环境中与你的文档进行交互,100%私密,没有任何数据泄露。 AI新闻 Meta开源音乐生成AI模型MusicGen 摘要:Meta在Github上开源了其AI语言模型MusicGen,该...
transformer注意力qkv解读 | 超详细图解Self-Attention 这篇文章不错,但是后面讲解wq,wk,wv部分不敢苟同。这里个人作了一下补充。前面相似性解读都认同,但是wq,wk,wv矩阵的解读还是不足,其实transformer关键在于这三个矩阵,包括多头注意力也是这三个矩阵的不同。如果前面x词向量本身表示了词本身的意义,那么wq,wk则...
来自南开大学和字节跳动的研究团队提出了一种新的自注意力计算方式 —— 一致自注意力(Consistent Self-Attention),它能显著提升生成图像之间的一致性,并以零样本的方式增强基于扩散的预训练文本到图像模型。为了将该方法扩展到长视频生成,他们进一步提出了一个新颖的语义空间时间运动预测模块,名为 “语义运动预测器”...
此模型是对Convolutional Sequence to Sequence Learning中的encoder部分进行的改进。 原模型是用于机器翻译,这里我将稍加修改用来做问答中的slot filling和intent detection联合建模。 整体修改主要有以下几点: 1.使用多个size的卷积核进行多特征提取。 2.加入了多头attention进行特征提取。
MasaCtrl: Tuning-Free Mutual Self-Attention Control for Consistent Image Synthesis and Editing 链接Mingdeng Cao, Xintao Wang, Zhongang Qi, Ying Shan, Xiaohu Qie, Yinqiang ZhengAI综述:该论文探讨了现有的大规模文本生成和基于文本编辑图像的方法在生成和编辑结果上存在的一致性问题,并提出了一种名为MasaCt...