Local Self Attention 的注意力矩阵(左)和关联图示(右) 局部自注意力则是约束每个元素只与前后 k 个元素以及自身有关联。 OpenAI 的稀疏自注意力,是 Atrous Self Attention 和 Local Self Attention 的结合体。每个元素只与相对距离不超过 k 的、相对距离为 k, 2k, 3k,…的元素有关联。 Sparse Self Attention...
matrix 2.引入u和v,在计算self-attention时,由于query所有位置对应的query向量是一样的,因此不管的query位置如何,对不同单词的attention偏差应保持相同。 总结...的vanilla Transformer 的基础上,引进了2个新的技术来覆盖上面的2个缺点:循环机制和相对位置编码( Recurrence Mechanism and Relative Positional FlyAI资讯:...
VanillaSelf-Attention (V) 2. Dense Synthesizer (D) 3. Random Synthesizer (R) 4...Anyway,当时看这篇文章感觉还是很震惊的,不过两年过去了,感觉似乎这篇文章相关的结构也没有被大幅利用起来,整体来说还是vanilla的transformer占着主导的地位…… 2...,不过Synthesizer在运行速度上确实是优于VanillaTransformer...
Special needs to pay attention, in the plan lists the project does not represent contains all has not completed the project, please carry on the supplement according to the scene situation, guarantees does not have the omission.[translate] ...
a使用方法和注意事项 Application method and matters needing attention[translate] a从而获得一个好成绩 Thus obtains a good result[translate] a付出多少 得到多少 Pays how many to obtain how many[translate] a金珠咸水角 Golden bead fried gyoza[translate] ...
h = x + self.attention(self.attention_norm(x), start_pos, freqs_cis, mask) out = h + self.feed_forward(self.ffn_norm(h)) return out Attention类# 为了实现Group Query Attention,这里用到了一个函数repeat_kv,它的作用是将key和value的head维度重复n_rep次,以匹配query的head数。repeat_kv函...
Vanilla Self-Attention (V) 2. Dense Synthesizer (D) 3. Random Synthesizer (R) 4...Anyway,当时看这篇文章感觉还是很震惊的,不过两年过去了,感觉似乎这篇文章相关的结构也没有被大幅利用起来,整体来说还是vanilla的transformer占着主导的地位…… 2...,不过Synthesizer在运行速度上确实是优于Vanilla Transforme...