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360搜索 2013年8月15日

为什么说Transformer的注意力机制是相对廉价的?注意力机制相对更...

变种3-多头注意力:多头注意力(multi-head attention)是利用多个查询Q = [q1, · · · , qM],来平行地计算从输入信息中选取多个信息。每个注意力关注输入信息的不同部分,然后...

dangaocn.com 2022年4月22日

如何看到吴恩达的deep learning课程更新的transformer?

multi-head-attention,并不算详细,最后的模型还是一头雾水想看的话,可以去b站看别人搬运的,还有中文字幕(虽然是机翻):https://www.bilibili.com/video/BV12E411a7Xn 编辑于 2...

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大模型学习路线以及资料更新中强推!这可能是b站最全的(python+...

15次收藏发表时间：3月8日

https://www.bilibili.com/video/BV1PN4y1V7d9/?spm_id_from=333.1387.favlist.content.... 多头注意力(Multi-Head Attention) - 经典论文精读: - [《Attention Is All You Need》](https...

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Longheads:一个无须额外训练的长度外推策略文章开发者社区火山...

LONGHEADS的核心思想是充分利用多头注意力机制(multi-head attention)的潜力,通过一种无需额外训练的方法来增强LLMs处理长文本的能力。多头注意力机制的潜力挖掘:在...

developer.volcengine.com 2024年7月12日

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阿里巴巴英文站 2019年12月30日

Multi-Head RAG:多头注意力的激活层作为嵌入进行文档检索|算法 ...

可以公式化为一组嵌入S = {ek∀k},其中ek = headk(xn),它是输入的最后一个标记xn上的... https://avoid.overfit.cn/post/aa09461b01a04958a878387...

163.com 2024年6月18日

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为什么说Transformer的注意力机制是相对廉价的?注意力机制相对更...