综上所述,Attention和Self-Attention在计算对象、应用场景和功能方面存在显著差异。Attention更侧重于处理两个不同序列之间的关系,而Self-Attention则更关注序列内部不同位置之间的相关性。
指的不是 Target 和 Source 之间的 Attention 机制，而是 Source 内部元素之间或者 Target 内部元素之间...
也就是 Multi Head Attention，是标准的多头注意力机制，有H个Query、Key 和 Value 矩阵。
所以放大的表示了我和哪个token之间的相关性更大，比如上图，x1就和x3的关系最大
；而在Self-Attention中，在 t=4 时刻，h_4 可以和其他所有时刻的信息直接关联。因此，Self-Attention...
fusion更加极致，一次Attention成为了一个算子，算是Faster Transformer中优化技术在大模型领域的深入和加强...
self-attention是transformer网络结构中最重要的组成部分，那么self-attention到底是什么呢？先上结论，self-...
我知道Faster约等于Flash，然后Transformer容易和Attention划等号，可是FasterTransformer和FlashAttention没任何...
之前对transformer 和 self attention 的区别 一直没有认真思考,觉得就是多了几层网络层。今天重新思考整理:1:FFN 相当于将每个位置的Attention结果映射到一个更大维度的特征空间,然后使用ReLU引入非线性进行筛选,最后恢复回原始维度。需要说明的是,在抛弃了 LSTM 结构后,FFN 中的 ReLU成为了一个主要的能提供非线性...