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...
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...
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...
不是输入语句和输出语句之间的Attention机制,而是输入语句内部元素之间或者输出语句内部元素之间发生的Attention机制。 例如在Transformer中在计算权重参数时,将文字向量转成对应的KQV,只需要在Source处进行对应的矩阵操作,用不到Target中的信息。 二、引入自注意力机制的目的 神经网络接收的输入是很多大小不一的向量,并且不...
这一机制作为Transformer的核心组件，发挥着至关重要的作用。它专门负责捕捉序列数据中的依赖关系，使得模型在面对长距离依赖问题时能够展现出更高的处理效率。自注意力机制（Self-Attention）自注意力机制的核心思想在于，针对输入序列中的每一个元素，都计算其与其他所有元素之间的相关性，这种相关性被称为“注意力权重...
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...
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...
对于transformer 来说,self-attention 只是大的网络架构中的一个 module。由上述分析我们知道,对于 self-attention 的运算量是跟 N 的平方成正比的。当 N 很小的时候,单纯增加 self-attention 的运算效率可能并不会对整个网络的计算效率有太大的影响。因此,提高 self-attention 的计算效率从而大幅度提高整个网络的效...
自注意力机制是Transformer模型的核心组成部分,它计算输入中元素之前的权重,以捕获序列中的关键信息。通过该机制能直接对序列中任意两个元素计算出它们之间的关系,这提供了可观察性和解释性,对模型调试和优化也提供了依据。 但自注意力机制也存在局限性,如上下文问题。虽然它能有效捕捉元素之间的依赖关系,但面对极长的...