Transformer Positional Encoding 由于自注意力机制是对所有输入元素进行加权求和,它无法区分序列中元素的顺序。因此需要位置编码来为输入序列中的每个位置添加位置信息 位置编码的形式 在论文中,位置编码使用正弦和余弦函数来生成,是一个与词嵌入维度相同的向量: pos是序列中的位置(从0开始) i是维度索引(从0开始) dmo...
问题4:Transformer模型中的位置编码如何数学上表示,它解决了什么问题? 答案4: 位置编码通过向每个位置的词嵌入添加一个特定的向量来实现,其中第i个位置的第 2k 或2k+1维的位置编码分别为:PE(i,2k)=sin(i/100002k/dmodel) PE(i,2k+1)=cos(i/100002k/dmodel)这种正弦和余弦函数的使用使得模型能够...
1. 设计目标：为了使Transformer具备顺序感知能力，位置编码通过正弦和余弦函数生成的向量，每个维度都包含位置信息，确保模型能处理基于顺序的语义。2. 细节解释：使用公式PE(pos,2i) 和 PE(pos,2i+1) 生成位置编码，通过不同频率的正弦和余弦函数，确保每个位置都有唯一的编码。3. 实例分析：以一个...
其实自己能力离大厂还有很大差距,基础很差,八股准备得都不算充分,项目也是烂大街。算法只刷了一半hot而且最近还因为改简历有一段时间没刷,但还是抱着学习和必挂的心态做了尝试。全程基本都是面试官在引导我和换问题(感觉正常下来说的话比我还多。。),但好多我还是不会,甚至都不知道在问什么。手撕题20min:1....
2025最新版大模型面试高频八股文(transformer部分) 1.Self-Attention的表达式 2.为什么要除根号dk? 如果输入向量的维度d比较大,那么内积的结果也可能非常大,这会导致注意力分数也变得非常大,这可能会使得softmax函数的计算变得不稳定(推向了梯度极小的区域),并且会影响模型的训练和推理效果。通过除以根号d,可以将注意...
Transformer为什么Q和K使用不同的权重矩阵生成,为何不能使用同一个值进行自身的点乘?(注意和第一个问题的区别) Transformer计算attention的时候为何选择点乘而不是加法?两者计算复杂度和效果上有什么区别? 为什么在进行softmax之前需要对attention进行scaled(为什么除以dk的平方根),并使用公式推导进行讲解 在计算attention ...
位置编码(Positional Encoding)的设计目的是为了使模型能够理解单词的位置信息,因为Transformer的基础结构——自注意力(Self-Attention)机制本身并不具备处理序列中元素位置的能力。我们从几个重要方面来详细探讨位置编码的设计、原理和意义。位置编码的加入是为了让模型能够利用单词的位置信息。通过给每个单词添加一个独特的...
解答:Transformer的前馈层通常由两个线性变换组成,它们之间插入一个非线性激活函数,通常是ReLU(Rectified Linear Unit)。此外,前馈层后通常会跟一个Dropout层以减少过拟合,以及Layer Normalization层以稳定训练过程。 3. 为什么Transformer模型中的前馈层使用了ReLU作为激活函数?
Transformer 模型中的注意力层提供了处理序列数据的强大能力,自注意力机制允许输入序列的每个位置都能接收到来自序列中其他所有位置的信息,这种机制可以被视为输入序列内部的全连接层。Transformer模型通过使用多头注意力机制来增强模型的能力。简单来说,多头注意力就是**并行运行多个自注意力机制,每个机制关注输入的不同部...
Transformer算法岗面试八股总结 | 节前,我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。 . 针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。