玩转大语言模型的三板斧(Token、Attention、GPT) 文字也可以用向量表达, 从而让人类语言变得可以计算。 文字中蕴含着语言规矩与知识, 大模型学习文字也掌握了人类知识
实现Attention的方式有很多种,这里展示比较常用的一种。在Encoder的过程中保留每一步RNN单元的隐藏状态h1……hn,组成编码的状态矩阵Encoder_outputs;在解码过程中,原本是通过上一步的输出yt-1和前一个隐藏层h作为输入,现又加入了利用Encoder_outputs计算注意力权重attention_weight的步骤。 用图和文字很难说清楚,看代...
Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制。Attention机制目前非常流行,广泛应用于机器翻译、语音识别、图像标注等很多领域,之所以它这么受欢迎,是因为Attention给模型赋予了区分辨别的能力,例如,在机器翻译、语音识别应用中,为句子中的每个词赋予不同的权重,使神经网络模型的学习变...
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...
我们知道Transformer架构中,最核心的部分莫过于Attention(注意力机制): Attn(Q,K,V)=Softmax(QKTdK)V=AV 它的作用是根据Query和Key来计算注意力矩阵A,然后根据注意力矩阵的权重来对V进行加权相加,以混合序列中不同位置的Token。这个过程的复杂度是序列长度(Token个数)的二次方。但CV中的MLP-Mixer、MetaFormer...
The attention application can pay an amount of the digital asset to the publishers based on the attention spent by the user or receive a payment of the digital asset if the user devoted sufficient attention to a paying advertiser. The user of the attention application canEICH, BRENDAN...
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不同类型的 Token(e.g., data, param token)通过灵活的 attention 来交互。得益于这一灵活的性质,TokenFormer 允许 incremental scaling model size,基于训好的模型上增量的拓展新的更大的模型,大大节省了计算的开销: ...
attention机制 基础架构与attention mask 归一化 激活函数 行为思路 分词算法与分词器作为LLM（大语言模型...
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。
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。 3.1 Token-aware Average Pooling鼓励更多token参与 该方法试图鼓励更多的输入token参与自注意力机制,即在注意力图中获得更多具有高得分的列。为此,本文鼓励每个输入token从其局部邻域显式地聚合有用的信息,以防该token本身不...