为了解决这个问题,Transformer 为每个输入嵌入添加了一个向量。这些向量遵循模型学习的特定模式,这有助于它确定每个单词的位置或序列中不同单词之间的距离。这里的直觉是,将这些值添加到嵌入中,一旦它们被投影到 Q/K/V 向量中并在点积注意期间,就可以在嵌入向量之间提供有意义的距离。 残差 在继续之前我们需要提及编...
生成Q、K和V之后,下一步是计算注意力分数并应用softmax函数,得到注意力权重,最后用这些权重对V进行加权求和,得到最终的输出。 # 计算注意力分数scores=torch.einsum('bhqe,bhke->bhqk',Q_multihead,K_multihead)# 形状: [batch_size, num_heads, seq_len, seq_len]scores/=(d_k**0.5)# 缩放因子# ...
理解Q、K、V在训练中的角色,是深入理解Transformer模型工作原理的关键。 在训练过程中,Q和K承担了更多的“学习”任务,而V则提供了实际的内容支撑。它们共同协作,使得Transformer模型能够高效地处理复杂的序列数据。
探索transformer中的Q、K、V变量在不同任务中的作用，揭示其背后的注意力机制，让我们从机器翻译、车道线检测、图像描述、目标检测这四个领域入手，深入了解。首先，考虑机器翻译任务。在transformer架构中，Q、K、V分别代表查询、键、值。以英文-德文翻译为例，Q可能指代翻译模型对输入文本的特定关注点，...
2. Q,K,V物理意义上是一样的,都表示同一个句子中不同token组成的矩阵。矩阵中的每一行,是表示一个token的word embedding向量。假设一个句子"Hello, how are you?"长度是6,embedding维度是300,那么Q,K,V都是(6, 300)的矩阵 简单的说,K和Q的点乘是为了计算一个句子中每个token相对于句子中其他token的相似...
单项选择题Transformer中的Q,K,V为什么用不同的权重矩阵生成() A.无实际的意义 B.减小表达能力 C.降低了泛华能力 D.这样可以在不同的空间上进行投影,增加表达能力 点击查看答案 您可能感兴趣的试卷 你可能感兴趣的试题 1.单项选择题RNN和CNN都可以处理文本,哪个处理长文本效果更好() ...
匹配过程,网页需要切词,query同样需要切词成term,因此从倒排索引中拉出拉链的过程就可以理解为是query的切词term和网页的切词term相匹配的过程。 在线检索Query分析 上述过程中...权重 term的紧密度:描述query中相邻或者相隔的几个term的关系是否紧密;如果term在query中是紧密的,在页面中也必须是紧密的基础检索基础检索...
2. Q,K,V物理意义上是一样的,都表示同一个句子中不同token组成的矩阵。矩阵中的每一行,是表示一个token的word embedding向量。假设一个句子"Hello, how are you?"长度是6,embedding维度是300,那么Q,K,V都是(6, 300)的矩阵 简单的说,K和Q的点乘是为了计算一个句子中每个token相对于句子中其他token的相似...
关于Transformer自注意力机制的介绍网上太多了,其中关于为什么输入要经过三个矩阵QKV来获取查询,key,value向量的问题,大都用直觉或纯语言的描述去解释。最常见的解释是:防止输入过分关注自己,但到底为什么会只关注自己没有细致的回答。本文从纯数学角度探讨为什么Transformer的注意力机制中,输入 x 要分别乘以 Q,K,V ,...
AI。从最基础的神经网络开始，针对具体问题，寻求解决方案。整个过程中，Transformer 优雅地浮现，恰到...