超级标记将原始标记聚合成具有语义意义的单元,从而减少了自注意力计算的复杂度,提高了全局信息的捕获效率。 Super Token Attention(STA)机制:提出了一种简单而强大的超级标记注意力机制,包括超级标记采样、多头自注意力和标记上采样等步骤。STA通过稀疏映射和自注意力计算,在全局和局部之间实现了高效的信息交互,有效地学...
- Token Attention原理:详细介绍token attention的概念、原理和工作机制,讨论其在深度学习中的应用和意义。 -应用领域:探讨token attention在自然语言处理、计算机视觉等领域的具体应用案例和效果。 -优势与挑战:分析token attention相对于传统方法的优势和局限性,探讨未来的发展方向和挑战。 3.结论:总结文章中的关键观点...
Super Token Attention试图提供一个语义上有意义的视觉内容的镶嵌,从而减少在自我注意力的token,以及保留全局建模。STA 通过将视觉内容划分为超 token,在超 token 空间进行自注意力操作,从而有效地学习全局表示,同时降低计算成本。 对于一个输入 X,Super Token Attention 主要包含三个步骤: 超token 采样 (STS):首先使...
TokenFormer 不仅像原始 Transformer 一样 Token 化了 input data，并且 Token 化了网络参数，将 attention 机制拓展到 Token 和 parameters 的交互中，最大化了 Transformer 的灵活性，真正得到了一个 Fully attention-based 的网络结构。这种方式打破了原有人们区别看待 data 和 model 的观念，即所有的计算都归纳为...
计算attention score的函数\(a(u,v)\)的设计 加权求和时的方式 4.1 计算attention score时的变体 除了第3节中介绍的几种计算attention score的方式,还有如下几种变体: 多维的Attention 其实就是将attention机制独立重复k次,这样就可以得到k组attention(即attention scores不再是一个向量,而是一个二维矩阵了)、k组...
首先是词层面: 输入采用word2vec形成基本语料向量后,采用双向GRU抽特征: 一句话中的词对于当前分类的重要性不同,采用attention机制实现如下: 利用Attention模型进行文本分类 参考:https://github.com/zhaowei555/multi_label_classify/blob/master/han/han.py...
Attention Sharing可以帮助消除相邻transformer层之间attention map冗余。另一方面,一些相邻的图层可能具有非常不同的功能,共享它们的注意力图就不那么有效了。考虑到这一点,应该提供灵活性,使整个ViT仍然可以选择使用原来的多头注意力模块,而不sharing attention map。因此,在设计transformer整体架构时将Attention Sharing模块作...
为解决Token Overfocusing问题,本文提出了两个通用技术用于提高注意力机制的稳定性和鲁棒性:(1)提出Token-aware Average Pooling (TAP),通过学习每个token的pooling区域,让更多token参与注意力计算。(2)提出Attention Diversification Loss (ADL),最大化不同token间的注意力向量差异,提高多样性。
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为了捕获token之间的意义和语义关系,LLM 采用token编码技术。这些技术将token转换成称为嵌入的密集数字表示。嵌入式编码语义和上下文信息,使 LLM 能够理解和生成连贯的和上下文相关的文本。像transformer这样的体系结构使用self-attention机制来学习token之间的依赖关系并生成高质量的嵌入。