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...
- 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...
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...
Soft attention机制是驱动大语言模型 (LLM) 在给定上下文中定位相关部分的关键机制。然而,单个注意力权重仅由单个查询和键 Token 向量的相似性决定。这种“单 Token 注意力”限制了用于区分相关部分与上下文其余部分的信息量。为了解决这个问题,我们提出了一种新的注意力方法,多 Token 注意力(MTA),它允许大语言模型同...
自然语言处理中的 token 自然语言处理attention 自然语言处理是典型的序列问题,其底层算法在最近几年迅速发展,比如去年年底发布的BERT在11项自然语言处理任务中表现卓越,今年GPT-2生成文本(写作)的水平也有了显著提高。 目前这些最先进的技术都基于Transformer模型,该模型从RNN,LSTM,Seq2Seq,Attention,ConvS2S,Transformer...
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...
直观地说，在上述例子中，MTA 可以先分别查找「Alice」和「rabbit」的提及，然后将这些注意力组合在一起，只关注两者都存在的地方。论文：Multi-Token Attention 论文链接：https://arxiv.org/abs/2504.00927 具体来说，这项研究的亮点在于：研究者首先用一个有趣的玩具任务进行实验，该任务揭示了标准注意力的缺陷...
Attention 还在卷自己。 当上下文包含大量 Token 时,如何在忽略干扰因素的同时关注到相关部分,是一个至关重要的问题。然而,大量研究表明,标准注意力在这种情况下可能会出现性能不佳的问题。 标准多头注意力的工作原理是使用点积比较当前查询向量与上下文 Token 对应的键向量的相似性。与查询相似的关键字会获得更高的注...
TokenFormer 提供一种新的看待模型的视角，即网络的计算就是一些 Tokens 相互任意交互。基于这些 Tokens （e.g., data token, parameter token, memory token）和 attention 机制可以灵活地构造任意的网络结构。该团队希望 TokenFormer 作为一种通用的网络结构，不仅在 incremental model scaling 上有贡献，还在 Sparse...
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...