在之前的《大模型的底层架构:Transformer 初识》一文中对 Attention 注意力机制的基本原理进行了说明,也提到了它如何解决 RNN 在 Seq2Seq 任务中碰到的问题。Attention 与 RNN 的关键区别在于如何进行语义的理解:RNN 对语义的理解是一种沿着单词串行传递和累积的过程,Attention 则没有这种串行性,它对语义的理解体现在...
针对全连接神经网络对于多个相关的输入无法建立起相关性的这个问题,通过自注意力机制来解决,自注意力机制实际上是想让机器注意到整个输入中不同部分之间的相关性。 三、Self-Attention详解 针对输入是一组向量,输出也是一组向量,输入长度为N(N可变化)的向量,输出同样为长度为N 的向量。 3.1 单个输出 对于每一个输...
针对全连接神经网络对于多个相关的输入无法建立起相关性的这个问题,通过自注意力机制来解决,自注意力机制实际上是想让机器注意到整个输入中不同部分之间的相关性。 三、Self-Attention详解 针对输入是一组向量,输出也是一组向量,输入长度为N(N可变化)的向量,输出同样为长度为N 的向量。 3.1 单个输出 对于每一个输...
这里不使用(K, V)或者(V)没有什么必须的理由, 也没有相关的论文来严格阐述比较试验的结果差异, 所以可以作为开放性问题未来去探索, 只要明确在经典self-attention实现中用的是三元组就好. self-attention公式中的归一化有什么作用? 为什么要添加scaled? 🍔 Self-attention中的归一化概述 训练上的意义: 随着词嵌...
在上一节中我们已经讲解了文本数据的一些处理方式,本文开始将详细讲解self-attention机制并一步一步实现从简单版本到multi-head版本。称attention是LLM中最重要的模块也不为过,因此这一节的内容是比较重要且相对难懂的,我尽量将原书中核心的讲解再提炼一下并用中文讲的易懂一些(还是看原文比较推荐) ...
三、Self-Attention详解 针对输入是一组向量,输出也是一组向量,输入长度为N(N可变化)的向量,输出同样为长度为N 的向量。 3.1 单个输出 对于每一个输入向量a,经过蓝色部分self-attention之后都输出一个向量b,这个向量b是考虑了所有的输入向量对a1产生的影响才得到的,这里有四个词向量a对应就会输出四个向量b。
三、Self-Attention详解 针对输入是一组向量,输出也是一组向量,输入长度为N(N可变化)的向量,输出同样为长度为N 的向量。 3.1 单个输出 对于每一个输入向量a,经过蓝色部分self-attention之后都输出一个向量b,这个向量b是考虑了所有的输入向量对a1产生的影响才得到的,这里有四个词向量a对应就会输出四个向量b。
三、Self-Attention详解 针对输入是一组向量,输出也是一组向量,输入长度为N(N可变化)的向量,输出同样为长度为N 的向量。 3.1 单个输出 对于每一个输入向量a,经过蓝色部分self-attention之后都输出一个向量b,这个向量b是考虑了所有的输入向量对a1产生的影响才得到的,这里有四个词向量a对应就会输出四个向量b。
三、Self-Attention详解 针对输入是一组向量,输出也是一组向量,输入长度为N(N可变化)的向量,输出同样为长度为N 的向量。 3.1 单个输出 对于每一个输入向量a,经过蓝色部分self-attention之后都输出一个向量b,这个向量b是考虑了所有的输入向量对a1产生的影响才得到的,这...
self-attention详解 对于简单、无状态的自定义操作,你也许可以通过layers.core.Lambda层来实现。但是对于那些包含了可训练权重的自定义层,你应该自己实现这种层。 这是一个Keras2.0中,Keras 层的骨架(如果你用的是旧的版本,请更新到新版)。你只需要实现三个方法即可:...