自注意力机制是整个Transformer架构的基础。在Transformer的每一层中,自注意力机制用于从输入序列中提取重要的上下文信息,并结合多头注意力机制让模型更全面地理解输入序列。 5.1 编码器中的自注意力 在Transformer的编码器中,每一层的输入首先经过一个自注意力机制的处理,模型通过自注意力捕捉序列中的重要依赖关系,然后...
总结:自注意力机制在一个序列内部计算不同位置之间的相关性,从而捕捉全局上下文。 在transformer中,使用的是自注意力机制,接下来围绕自注意力机制来叙述。 2.1 自注意力机制(Self-Attention) (1)判断各个样本重要性 在一段自然语言文本中,肯定是有一些词汇是这句话中比较重要的部分,另外一些词汇是这句话中不太重要...
一、前言 2017年,谷歌团队推出一篇神经网络的论文, 首次提出将“自注意力”机制引入深度学习中,这一机制可以根据输入数据各部分重要性的不同而分配不同的权重。当ChatGPT震惊世人时,Transformer也随之进入大众…
注意力机制计算公式:在注意力机制中,Q(Query)、K(Key)、V(Value)通过映射矩阵得到相应的向量,通过计算Q与K的点积相似度并经过softmax归一化得到权重,最后使用这些权重对V进行加权求和得到输出。 在Transformer架构中,有3种不同的注意力层:Self Attention自注...
为了更好地理解自注意力机制,我们通过一个具体的例子来一步步解释。假设我们有一个简单的句子: “I am learning AI.” 我们想知道,当模型在处理“AI”这个词时,它是如何通过自注意力机制来决定关注其他单词的。 3.1 步骤1:生成 Query、Key 和 Value ...
1.2 自注意力机制的兴起 自注意力机制解决了上述挑战: 并行化计算:通过同时观察序列中的所有元素,自注意力机制允许模型并行处理整个序列。 捕获长距离依赖:自注意力机制能有效捕获序列中的长距离依赖,无论距离有多远。 这一机制的引入,让Transformer模型成为了一项技术突破。
自注意力机制（self attention）自注意力机制是Transformer算法中的关键组成部分。在这里，attention被理解为一种权重分配机制，它能够对输入数据进行某种变换，从而得到维度相同的输出。这种变换本质上是对输入token进行线性组合，其结果是一个表示两两token之间相似性的矩阵。通过这个矩阵，我们可以为每个token分配一个权重...
自注意力机制的计算流程包含以下关键步骤：计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）对于序列中的每一个元素，都需要生成相应的查询向量Q、键向量K和值向量V。这些向量是通过线性变换，利用可学习的权重矩阵从输入向量中派生出来的。计算注意力分数 对于每一个查询向量，我们通过点积的方式计算它与所有键向量的相似...
在Transformer 中,自注意力和多头自注意力是其核心组成部分,用于建模序列中不同位置之间的关系,从而捕获全局上下文信息。 下面,我们来详细介绍这两种机制的原理、实现方式及其在 Transformer 中的作用。 一、自注意力 自注意力机制允许模型在处理输入序列的每一个位置时,动态地关注序列中其他位置的信息。这种机制使得模...
本文深入探讨Transformer模型中三种关键的注意力机制:自注意力、交叉注意力和因果自注意力。这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型(LLMs)的核心组件。通过理解这些注意力机制,我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。 我们不仅会讨...