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英文字典中文字典相關資料:
  • 为什么Transformer 需要进行 Multi-head Attention？ - 知乎
    同时，使用多头注意力机制还能够给予注意力层的输出包含有不同子空间中的编码表示信息，从而增强模型的表达能力。 Multi-head attention allows the model to jointly attend to information from different representation subspaces at different positions
  • 想问一下多头自注意力和多头注意力是一个吗? - 知乎
    0 前言 自注意力 （Self-Attention）是Transformer的核心，而MHA（全称multi-head self-attention mechanism，多头自注意力机制）则由多个自注意力组成。 在MHA之后，围绕 Kv cache的压缩 又出现了许多版本，包括 MQA （Mutil Query Attention，多查询注意力）、 GQA （Grouped-query attention，分组注意力）、 MLA （Multi-Head Latent
  • 注意力机制到底在做什么，Q K V怎么来的？一文读懂 . . .
    将多组输出拼接后乘以矩阵Wo以降低维度 多头注意力的计算过程如下图所示。 对于下图中的第2）步，当前为第一层时，直接对输入词进行编码，生成词向量X；当前为后续层时，直接使用上一层输出。
  • 多头自注意力机制为什么最后将多个头的结果连接起来之后 . . .
    多头自注意力机制为什么最后将多个头的结果连接起来之后，还要乘以个W0呢？ 理论上讲，多个头cat之后，维度已经跟最开始的输入是一致的了，为什么还要乘以W0呢？ 假如是8个头，那每个头最后的输出都是64维，拼接在一起就是512维… 显示全部 关注者 72
  • transformer中multi-head attention到底到底是如何计算的？ - 知乎
    3 多头自注意力机制（Multi-Head Attention, MHA） 多头注意力就是对同样的 Q,\ K,\ V 做多次注意力得到不同的 output，不同的 output 连起来得到最终的 output。 多头注意力机制使模型能够联合关注不同位置、不同表示子空间的信息。
  • multi head attention，head越多越好么？ - 知乎
    多头注意力 中头数量肯定不是越多越好的 每个头本质上就是一个独立特征子空间滤波器，头数量过多会导致每个头感受野狭窄，捕获模式过于碎片化 从信号处理角度来看，头数量超越 信号本征模态 复杂度时，可能引发滤波器冗余与噪声放大，同时增加计算负担并降低模型泛化能力
  • 为什么说引入了多头注意力机制，参数总量不变? - 知乎
    为什么说引入了多头注意力机制，参数总量不变? [图片] 按论文上来说，有n个head就有n个 (Wk, Wq, Wv)，参数相比单头注意力，应该是增加了才对啊。 源代码也是先设置了n个头的参数张量，再… 显示全部 关注者 10 被浏览
  • transformer中: self-attention部分是否需要进行mask？ - 知乎
    1 Transformer中的掩码 由于在实现多头注意力时需要考虑到各种情况下的掩码，因此在这里需要先对这部分内容进行介绍。在Transformer中，主要有两个地方会用到掩码这一机制。第1个地方就是在上一篇文章用介绍到的Attention Mask，用于在训练过程中解码的时候掩盖掉当前时刻之后的信息；第2个地方便是
  • 为什么Self-Attention要通过线性变换计算Q K V，背后的原理 . . .
    一个头分成8个头，战斗完毕了，还要在变回来，总不能一直保持8个头的状态。 于是，在 Multi-head Attention 多头注意力机制运算结束后，系统会通过 Concat 方式把 8 个子进程的结果串联起来，并通过另一个线性变换的方式恢复为原 Embedding 的 512 维的向量长度。
  • 为什么多头自注意力比单头好？ - 知乎
    Overhead 我比较懒，不喜欢自己推计算复杂度，所以有人跟我说单头注意力的计算成本更低，我就被绕晕了。对于标准结构的 Transformer，在 hidden dimension 足够大的情况下，多头注意力可以将自注意力机制的计算复杂度降低接近两个数量级 [2]，由于这一项包含序列长度 T，所以这一步的计算量非常可观。





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