与基础 Transformer 一样,它有一个“全局感受野”(意味着它同时查看很多单词。)主要的新想法是,在每个循环步骤中,Universal Transformer对序列中所有输入数据使用self-attention,然后是一个跨所有位置和时间步共享的“转换函数”。 Universal Transformer 的参数,包括自注意力和转换权重,与所有位置和时间步长相关联。如果 ...
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内部元素之间发生的Attention机...
在深度学习领域,特别是在自然语言处理和计算机视觉等任务中,扮演着重要角色。以下是两者的主要区别: 一、计算对象不同 Attention:通常指的是source对target的attention,即源序列对目标序列的注意力。在传统的encoder-decoder模型中,attention机制用于提升模型对输入序列(source)和输出序列(target)之间关系的理解能力。它帮助...
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...
数学上的Multi-headed-attention可以表示为: Attention in Transformer architecture –Transformer 架构使用attention模型在三个步骤中使用multi-headed attention: 第一个是编码器-解码器 attention层,在这种类型的层中,查询来自上一个解码器层,而键和值来自编码器输出。这允许解码器中的每个位置都注意输入序列的所有位置...
2.2.2 Attention 计算 Q、K、V 三个矩阵: 理解上述公式,婴儿和左上、左下…做点乘,点乘的结果是一个向量在另外一个向量上投影的长度,是一个标量,可以获取二者的相似度,相似度越大,则表示二者越靠近,此处就是观察婴儿更关注左上、左下…哪个部分:
1) 结构区别:交叉验证层 可以看到decoder的输入是不仅是encoder的结果 其基本模块与encoder的区别就是加入了交叉注意力机制也就是(encoder-decoder attention层) 前面说过交叉注意力机制,即Q是encoder 的输出,KV来自decoder自身。 2)结构区别:输入和masked attention ...
self-attention的核心是用文本中的其它词来增强目标词的语义表示,从而更好的利用上下文的信息。 self-attention中,sequence中的每个词都会和sequence中的每个词做点积计算相似度,也包括这个词本身。 对于self-attention,一般会说它的q = k = v q=k=vq=k=v,这里的相等实际上是指它们来自同一个基础向量。但是在...
RetNet设计为大型语言模型基础,主要优势在于同时实现训练并行、低成本推理和良好性能。它提出了"retention"机制替代"attention",支持并行、循环和分块循环计算范式。并行训练提高效率,循环推理实现低成本推断。 2、RWKV:RWKV模型是基于Transformer结构的模型,主要用于自然语言处理任务。其名称源自四个关键概念:Receptance(接...