2024.3.24 机器学习周报 最编程
提出multi-head attention,可以看成attention的ensemble版本,不同head学习不同的子空间... 将一个长为n的输入(如句子),序列(x1, x2, … xn)映射为(z1, z2, …, zn)(机器学习可以理解...
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Transformer 自注意力机制 及完整代码实现 EW帮帮网
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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.pdfLONGHEADS的核心思想是充分利用 立即注册Long... 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...
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深入剖析Transformer 总体架构 文章 开发者社区 火山引擎
xn)映射到一系列连续表示z =(z1,...,zn),解码器然后生成输出序列(y1,...,ym)。Transforme... 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...
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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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