时间来到2017年,Transformer终于浮出水面,不同于传统的seq2seq,Transformer在encoder和decoder中也使用了Attention机制,加上原本的"Encoder-Decoder Attention",整个网络结构完全基于Attention,不再有RNN结构,这就是论文标题为什么叫「All you need is Attention」的原因。 这种用于encoder或decoder内部的Attention层并不涉及...
🔍 在Transformer结构中,Q代表Query(查询),K代表Key(键),V代表Value(值)。这三个概念在不同任务中有不同的含义哦。🌐 以机器翻译任务为例,在Encoder的输入端,Q、K、V都指代英文的embedding,执行的是self-attention。而在Decoder的输入端,它们则指代德文的embedding,执行的是masked self-attention。当Encoder和...
3、Transformer中的运算复杂度 3.1 一般矩阵乘法的复杂度 对于两个矩阵 A\in[n,m]、B\in[m,n], 当计算矩阵A和B相乘的时候,可以先观察矩阵乘法的代码计算过程: for(i=0;i<n;i++){ //A矩阵中的n 行 for(j=0;j<n;j++){ //B矩阵中的n 列 for(k=0;k<m;k++){ //A矩阵中的m 或者B矩阵...
它是AI技术的基石,特别是在语言模型中,如ChatGPT。而QKV,就是Transformer中Attention机制的重要组件。🤨 那么,Q、K、V究竟是什么呢?* Q(Query):可以理解为“询问者”,每个输入的词都会变成一个“询问者”,想要知道与它相关的词有哪些。 * K(Key):代表“线索”,每个词也会变成一个“线索”,帮助“询问者...
transformer qkv 原理 Transformer是一种广泛用于自然语言处理和机器翻译等任务的模型架构。它的核心原理是使用自注意力机制(Self-Attention)来建立词与词之间的关联,并将这些关联用于计算每个词的表示。 在Transformer中,Q(Query)、K(Key)和V(Value)是三个重要的矩阵,它们用于计算词与词之间的相关度。具体来说,Q...
其实Q、K、V的作用可以用一句话概括：Q、K是用来搬运信息的，而V本身就是从token当中搬运出来的信息 ...
为什么Transformer中K 、Q不能使用同一个值 既然K和Q差不多(唯一区别是W_k和W_Q权值不同),直接拿K自己点乘就行了,何必再创建一个Q?创建了还要花内存去保存,不断去更新,多麻烦。 想要回答这个问题,我们首先要明白,为什么要计算Q和K的点乘。 现补充两点 ...
Transformer模型的QKV三矩阵 | 刚开始学习Transformer模型的注意力机制时。一直被QKV三个矩阵所困扰,什么query ,key ,value,还需要各种例子来解释其含义。其实QKV三矩阵,并没有什么特殊的,只是在注意力机制公式中各表示了输入矩阵的线性表示,而注意力机制的公式就是三个矩阵的乘法,了解矩阵的乘法便知道,两个矩阵相...
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简单的介绍transformer中的全连接层方法(nn.linear),以及qkv注意力机制,(这个transformer机制有点抽象,我解释的不是很清楚,但是, 视频播放量 5、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 炉石小菜鸡11, 作者简介 ,相关视频:无法停止的注