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...
https://arxiv.org/pdf/2402.10685.pdf 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...
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点云处理:论文狂读扩展版2 Transformer in 学新通技术网
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一种基于自适应位置编码和知识推理的文本标题生成方法2024.pdf...
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NLP 大语言模型基础之GPT-EW帮帮网
原本的 Decoder 包含了两个 Multi-Head Attention 结构,GPT 只保留了 Mask Multi-Head... P ( y ∣ x 1 , . . . , x n ) = softmax ( h l n W y ) P(y|x_1,...,x_n)=\text{softmax}(h_l^nW_y)P(y...
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论文详解:Attention Is All You Need论文的创新点在于抛弃了之前传统...
第一层是Multi-Head Attention多头注意力机制,第二层是前馈神经网络(也就是MLP),然后... Transformer 细节可以参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/90033981 翻译自:评论TensorF...
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