Transformer模型采用了自注意力（Self-Attention）机制，可以并行计算序列中所有元素之间的关系。这使得Transformer模型在计算效率和长距离依赖捕捉能力方面具有明显优势。此外，Transformer模型的多头自注意力（Multi-Head Attention）结构可以捕捉多种不同的依赖关系。二、Transformer模型结构 编码器
需要注意的是,编码器的自注意力层及前馈层均有残差连接以及正则化层基于Transformer的变体有许多。一些Transformer 架构甚至没有 Decoder结构,而仅仅依赖 Encoder。 3 算法应用 在人工智能方向的自然语言处理领域,包括机器翻译、智能问答、搜索引擎等一系列与...
在Transformer模型中，这种利用机制实现了文本句与句之间的有效关联和处理，从而提升了模型的整体效果。“Transformer”在计算attention时，主要采用了三种方式：1. encoder self attention，主要存在于encoder层之间；2. decoder self attention，主要存在于decoder层之间；3. encoder-decoder attention，这种attention算法与传...
随着生成式AI(genAI)模型在应用范围和模型规模方面的持续扩展,其训练和部署所需的计算资源及相关成本也呈现显著增长趋势,模型优化对于提升运行时性能和降低运营成本变得尤为关键。作为现代genAI系统核心组件的Transformer架构及其注意力机制,由于其计算密集型的特性,成为优化的重点对象。 在前面的文章中,我们已经介绍了优化注...
Transformer模型注意力机制计算其实QKV矩阵的来历比较简单,如下视频动画讲解了QKV三矩阵的来历 QKV三矩阵这里我们的输入矩阵I分别乘以权重矩阵Wq,Wk,Wv三个矩阵,就得到了输入transformer模型的QKV三矩阵,QKV三矩阵用在transformer模型计算注意力,根据attention is all you need论文中计算注意力机制的公式,我们通过以上...
首先，自注意力机制的输入是词向量，即模型起始接受的输入数据形式。在Transformer模型中，词向量会先经过乘以三个矩阵的操作，以产生三个新的向量。接下来，我们需要计算注意力得分。这个得分是通过将查询向量Q与各个单词的键向量K进行点积运算来获得的。为了使梯度更加稳定，我们需要将注意力得分分别除以一个特定的数值...
Transformer 是一种基于注意力机制的神经网络模型，用于处理序列数据，例如句子或文本。它的设计灵感来自于人类在理解上下文时的方式。下面是 Transformer 的一些关键原理：自注意力机制（Self-Attention）：Transformer 使用自注意力机制来捕捉输入序列中的全局依赖关系，从而充分利用输入序列的信息。自注意力允许模型关注输入...
我们进一步研究了多头注意力，这是大型语言Transformer模型的核心组件。此外，还扩展了讨论范围，探讨了交叉注意力（自注意力的一个变体），它特别适用于两个不同序列之间的信息交互。这种机制在机器翻译或图像描述等任务中非常有用，其中一个领域的信息可以指导另一个领域的处理。此外，值得注意的是，本文中展示的代码...
Transformer 模型最大的突破在于摒弃了循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)的循环结构,转而采用全注意力机制。这一改变意义非凡,传统循环结构按顺序处理序列数据,难以并行计算,训练效率低下;而 Transformer 的注意力机制让模型能同时处理序列所有元素,极大提升训练速度。比如在处理长篇文章时,Transformer 可瞬间分析全...