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...
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
在transformer中的Self-attention是每两个元素之间计算一次Similarity,对于长度N的序列,最终会产生N^2个...
;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...
对不同词的注意力不一样,就是加权平均时的权重不一样,也就是对不同词attention不一样。CNN,或者...
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...
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...
Flash Attention 通过IO 感知的设计理念,优化了内存访问模式,使得 Transformer 模型在长序列处理上更加...