2024.3.24 机器学习周报 最编程
encoder由n个相同层组成,重复6个layers,每个layers会有两个sub-layers,每个sub-layers里第一个layer是multi-head attention,第二个layer是 simple,position-wise fully connected fee...
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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...
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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深入剖析Transformer 总体架构 文章 开发者社区 火山引擎
多头注意力(Multi-Head Attention):主要目标是 允许模型同时学习多组不同的自注意力权重。每个 头 可以被看作是一种注意力权重的不同子表示。 通过并行运行多个自注意力层...
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GPT 使用 Transformer的 Decoder 结构,并对 Transformer Decoder 进行了一些改动,原本的 Decoder 包含了两个 Multi-Head Attention 结构,GPT 只保留了 Mask Multi-Head Atte...
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