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文章浏览阅读2.8k次，点赞24次，收藏55次。本文详细解读了注意力机制的本质，强调其作为方法群体的父类，区分了自注意力和交叉注意力，并指出注意力机制对QKV的限制主要在于操作方法。文章还讨论了自注意力在单一序列分析中的优势和交叉注意力在多模态任务中的应用。

【通俗易懂说模型】注意力机制（三）（不同注意力机制对比）_交叉注意力和自注意力的区别-CSDN博客

知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视、时尚、文化等领域最具创造力的人群，已成为综合性、全品类、在诸多领域具有关键影响力的知识分享社区和创作者聚集的原创内容平台，建立起了以社区驱动的内容变现商业模式。

 transformer中: self-attention部分是否需要进行mask？ - 知乎

翻译自 huggingface blog简介最近几年，以OpenAI公司的GPT3为代表，基于transformer结构的大模型都已经开始在上百万级别的网页上面训练。因此大家对开放领域语言生成的期待值越来越高。而开放领域的条件语言生成效…

Transformers仓库做语言生成的解码方法介绍 - 知乎

Fairseq的wav2vec2的踩坑之旅4：如何手动将一个Fairseq的wav2vec2模型转换为transformers的模型

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

defog/sqlcoder · Hugging Face

1. 前言GPT3、LLaMA、ChatGLM、BLOOM等大语言模型输入输出的最大序列长度只有2048或4096，扩展到更长序列的难度在哪里呢？本质原因是，transformer模型的计算复杂度和空间复杂度都是 O(N^2) 的，其中 N 为序列长度…

FlashAttention:加速计算,节省显存, IO感知的精确注意力 - 知乎

Fast and memory-efficient exact attention. Contribute to Dao-AILab/flash-attention development by creating an account on GitHub.

Dao-AILab/flash-attention: Fast and memory-efficient exact attention

🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. - transformers/templates/adding_a_new_model at main · huggingface/transformers

变压器/模板/adding_a_new_model在主 ·拥抱面/变压器

优化故事：BLOOM 模型推理

进入test_env虚拟环境后，执行命令which pip，可以看到当前pip的路径/home/${USER_NAME}/anaconda3/bin/pip（${USER_NAME}是系统用户名）仍然是全局pip的路径，这意味着此时在虚拟环境中使用pip install的方式安装的包，仍会被安装到全局环境下，对全局环境和当前虚拟环境都有效，这是笔者不期望的，因为这样并没有起到环境隔离的作用。source activate test_env进入test_env虚拟环境后，用下面的命令安装虚拟环境中的pip。

用conda和pip隔离Python环境_嗨皮嗨皮QAQ的博客-CSDN博客

局部变量无法共享和长久的保存，而全局变量可能造成变量污染，闭包既可以长久的保存变量又不会造成全局污染。闭包使得函数内局部变量的值始终保持在内存中，不会在外层函数调用后被自动清除。当外层函数返回了内层函数后，外层函数的局部变量还被内层函数引用带参数的装饰器，那么一般都会生成闭包。

介绍的魔法函数有（持续更新）：2.1 __ init__()、2.2 __ str__()、2.3 __ new__()、2.4 __ unicode__()、2.5 __ call__()、2.6 __ len__()、2.7 __repr__()、2.8 __ setattr__()、2.9 __ getattr__()、2.10 __ ge…

Python：实例讲解Python中的魔法函数（高级语法） - 知乎

最近研究了一下用基于BERT的encoder-decoder结构做文本生成任务，碰巧管老师昨天的文章也介绍了以生成任务见长的GPT模型，于是决定用两篇文章大家介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略Beam Search（集束搜索）…

十分钟读懂Beam Search 1：基础 - 知乎

上一篇文章中，我们对原始的Sinusoidal位置编码做了较为详细的推导和理解，总的感觉是Sinusoidal位置编码是一种

博采众长式的旋转位置编码 - mathor

博采众长式旋转位置编码：https://wmathor.com/index.php/archives/1542/

博采众长式的旋转位置编码_哔哩哔哩_bilibili

Transformer 的输出和输入是什么
博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看
配套 github 链接：https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model
配套博客链接：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.html

20 Transformer 的输出和输入是什么_哔哩哔哩_bilibili

讲了什么是 Attention、怎么通过 Self-Attention 做 Attention，那么什么又是 Transformer 里的 Masked Self-Attention （掩码自注意力）呢？毫无疑问，Masked Self-Attention 最重要的是 Masked，那什么是 Masked，又怎么去做 Masked 呢？
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12 Transformer的掩码自注意力机制，Masked Self-Attention（掩码自注意力机制）_哔哩哔哩_bilibili

LLM（Language Model）是一种自然语言处理技术，用于自然语言理解和生成。当前的LLM主要采用Decoder-only…

 为什么现在的LLM都是Decoder only的架构？ - 知乎

本文主要分析Transformer训练时如何支持并行化，并不会对Transformer的结构和工作流程作细节分析。不熟悉的同学建议先阅读 《 The Illustrated Transformer》[1]我们先看一个典型的基于RNN的Encoder-Decoder结构 […

浅析Transformer训练时并行问题 - 知乎

Joining the Transformer Encoder and Decoder Plus Masking - MachineLearningMastery.com

变形金刚自我注意机制中的掩饰 |作者：塞缪尔·基尔兹鲍姆博士 |分析维迪亚 |中等

Transformer解读和实战背景循环神经网络(RNN)，LSTM，GRU等循环结构的神经网络已经在NLP应用任务中取得了卓越的表现，循环模型通常沿输入和输出序列的符号位置考虑计算，产生对应位置的隐藏状态ht，ht是前一状态ht-1和位置t的函数，这种顺序序列特性使得网络无法进行并行计算，对于较长的输入序列而言，其弊端就更加明显。Transformer是第一个完全依靠自我注意来计算其输入和输出表示的转导模型，而无需使用序列对齐的RNN或卷积。优点（1）因为其抛弃了在NLP中最根本的RNN或者CN_transformer实战

Transformer解读和实战_transformer实战_鸡丝米线的博客-CSDN博客

1. Maskmask 表示掩码，它对某些值进行掩盖，使其在参数更新时不产生效果。padding mask：处理非定长序列，区分padding和非padding部分，如在RNN等模型和Attention机制中的应用等	equence mask：防止标签泄露，如：Transformer decoder中的mask矩阵，BERT中的[Mask]位，XLNet中的mask矩阵等1.1 Padding Mask因为每个批次输入序列长度是不一样，需要对输入序列进行对齐。给较短的序列后面填充 0，对于._sequence_mask

Transform 相关知识（Mask）_sequence_mask_cttcss的博客-CSDN博客

Transformer深入理解（持续更新）编码器：原文是6个编码器堆叠（数字6没有什么神奇之处，你也可以尝试其他数字）解码组件部分也是由相同数量（与编码器对应）的解码器（decoder）组成的。所有的编码器在结构上都是相同的，但它们没有共享参数。每个编、解码器都可以分解成两个子层：自注意力层和前馈神经网络，我们首先将每个输入单词通过词嵌入算法转换为词向量，每个单词都被嵌入为512维的向量将输入序列进行词嵌入之后，每个单词都会流经编码器中的两个子层。接下来我们看看Transformer的一个核心特_transformer词嵌入

Transformer深入理解（持续更新）_transformer词嵌入_Keep-fight的博客-CSDN博客

训练过程中的 Mask实现 mask 机制的原理是, 在 decoder 端, 做 self-Attention 的时候, 不能 Attention 还未被预测的单词, 预测的信息是基于encoder 与以及预测出的单词. 而在 encoder 阶段的, Self_Attention 却没有这个机制

Transformer 源码中 Mask 机制的实现 - 虾野百鹤 - 博客园

麻烦大家收藏的时候点个赞！！ 需要答案合辑PDF的朋友，公众号【DASOU】后台左下角加我微信，我手动发你。 下面是正文：1. 史上最全Transformer面试题Transformer为何使用多头注意力机制？（为什么不使用一个头）T…

万字长文帮你彻底搞定Transformer-不要错过！！ - 知乎

NiuTrans/MTBook: 《机器翻译：统计建模与深度学习方法》肖桐 朱靖波 著 - Machine Translation: Statistical Modeling and Deep Learning Methods

前言最近本人在工作中涉及到Transformer相关的推理部署工作，故本文的重点在于整个transformer的推理步骤，中间部分tensor维度，和模型复杂度等方面。 论文中的验证Transformer的实验室基于机器翻译的，下面我们就…

Transformer详解及代码实现 - 知乎

最近由于工作需要，将transformer的相关资料看了下，网上很多关于transformer的讲解，但是很多都只讲了整个架构，涉及到的细节都讲的不是很清楚，在此将自己关于某些细节的体 会写出来，大家一起学习探讨下。 下图…

举个例子讲下transformer的输入输出细节及其他 - 知乎

Transformer 模型来源《Attention Is All You Need》是Google在2017年提出的一篇将Attention思想发挥到极致的论文。该论文提出的Transformer模型， 基于encoder-decoder架构，抛弃了传统的RNN、CNN模型，仅由Atten…

一篇长文解决Transformer所有痛点 - 知乎

保姆级transformer结构解析_subsequent_mask

Transformer结构解析（附源代码）_subsequent_mask_君子不怨的博客-CSDN博客

Transformer 是谷歌大脑在 2017 年底发表的论文attention is all you need中所提出的 seq2seq 模型。现在已经取得了大范围的应用和扩展，而 BERT 就是从 Transformer 中衍生出来的预训练语言模型 这篇文章分为以下几个部分： Transform

回顾一下transformer-Transformer 详解 - 时光如你般美好 - 博客园

注意⚠️：本文在写作中大量使用了ChatGPT生成的内容，如有语言模型造成的抄袭侵权，请联系我删除。当前大语言模型的架构主要有三种：Encoder-Decoder/Causal Decoder/Prefix Decoder，本文将从mask入手对比这些LL…

管中窥豹：从mask入手对比不同大语言模型的架构 - 知乎

原因是：如果让“习”看到了后面的字，那么“习”字的编码就会发生变化。，也就是说在预测时无法看到之后的输入输出，但是在注意力机制当中，可以看到完整的输入(每一个词都要和其他词做点积，计算相关性)，为了避免这种情况的发生，在解码器训练时，在预测t时刻的输出时，不应该能看到t时刻以后的输入。细心的同学可能已经发现了，上图中的Decoders后边加了个s，那就代表有多个编码器了呗，没错，这个编码模块里边，有很多小的编码器，一般情况下，Encoders里边有6个小编码器，同样的，Decoders里边有6个小解码器。_transformer训练过程

一文理解Transformer整套流程_transformer训练过程_xunan003的博客-CSDN博客

笔者最近在梳理自然语言与训练模型的有关内容。在看到Bert的时候，突然发现Bert之后的预训练模型都与Transformer结构有关。该结构的一个为人所知的重点是self-attention，但是其另外一个重点mask操作却被人了解的很少，笔者借鉴了其他博主的优质内容，加上自己的理解整理了一下，希望从原理以及代码的角度来学习一下这两个知识点。**self-attention**Self-a..._self-attention mask

Transformer 中self-attention以及mask操作的原理以及代码解析_self-attention mask_南京天涯的博客-CSDN博客

Visualizing A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq2seq Models With Attention) – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time

In the previous post, we looked at Attention – a ubiquitous method in modern deep learning models. Attention is a concept that helped improve the performance of neural machine translation applications. In this post, we will look at The Transformer – a model that uses attention to boost the speed with which these models can be trained. The Transformers outperforms the Google Neural Machine Translation model in specific tasks. The biggest benefit, however, comes from how The Transformer lends itself to parall

The Illustrated Transformer – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time

一、为何提出transformer？在进行序列建模时，在这之前较好的序列建模模型多为RNN，CNN结构。 对于RNN结构，其对于序列进行编码时，尽管其可以具备较好的长程关系捕捉，但由于自身结构的因素，其只能按照时间步的…

NLP经典模型系列（五）：Transformer - 知乎

本文回顾GPT系列模型的起源论文并补充相关内容，中间主要篇幅分析讨论为何GPT系列从始至终选择采用Decoder-only架构。 本文首发于微信公众号，欢迎关注：AI推公式最近ChatGPT系列越来越火爆，不只在计算机圈内，其…

【大模型慢学】GPT起源以及GPT系列采用Decoder-only架构的原因探讨 - 知乎

好久没写新文章了，最近一直在忙，既有生活上的也有工作上的。道阻且长啊。 今天来水一文，说一说最近工作上遇到的一个函数： torch.gather() 。文字理解我遇到的代码是 NLP 相关的，代码中用 torch.gather() 来将…

理解 PyTorch 中的 gather 函数 - 知乎

1.1 注意力先来看注意力机制，它的思想来自于网络搜索：有一个q（query），相当于你在搜索框里打的东西；有一个v（value），相当于网络上各种各样的内容；有一个k（key），它代表value所对应的关键词，和value是一一对应的关系。过程是这样的：你在搜索框里打进某个q，系统就应该将q和各种各样的k进行比对，看看相似度如何：相似度高的，搜索结果中该k对应的v就排在前面（也即，对应的v的注意力权重就高），反之同理。（eg：q是“发烧了怎么办”，有个v是“xx退烧药”，其对应的k是“发烧、退

自注意力机制详解 - 哔哩哔哩

详细解释了Transformer中的Q/K/V矩阵的作用和意义。_transformer的qkv

Transformer中的Q/K/V理解_transformer的qkv_Hank0317的博客-CSDN博客

最近以QA形式写了一篇nlp中的Attention注意力机制+Transformer详解 分享一下自己的观点，目录如下：一、Attention机制剖析1、为什么要引入Attention机制？2、Attention机制有哪些？（怎么分类？）3、Attention机制的计算流程是怎样的？4、Attention机制的变种有哪些？5、一种强大的Attention机制：为什么自注意力模型（self-Atte..._各种注意力机制对比

【深度学习】各种注意力机制：encoder-decoder,self-attention,multi-head attention的区别_各种注意力机制对比_UESTC_20172222的博客-CSDN博客

如何通俗的理解beam search？ - 知乎

数据类适合用来存储数据，一般而言它具有如下特征：数据类表示某种数据类型，数据对象代表一种特定类的实体，包含了实体的属性。初始化通常实现一个普通类时，我们需要实现初始化方法__init__，代码如下：class Person:__init__(self, name, age):self.name = nameself.age = age   one = Person(jim, 20)   one.name   one.age而使用dataclass装饰器，我们不再需要实现__init__方法，装饰器dataclass负责生成初始化方法；

一文带你看懂python dataclass装饰器 - 腾讯云开发者社区-腾讯云

python中带有参数的装饰器_带参数的装饰器

 python中带有参数的装饰器_带参数的装饰器_IT之一小佬的博客-CSDN博客

1、什么是装饰器？ Python的装饰器本质上是一个嵌套函数，它接受被装饰的函数(func)作为参数，并返回一个包装过的函数。这样我们可以在不改变被装饰函数的代码的情况下给被装饰函数或程序添加新的功能 2、装饰器的基本用法 def func1(func): def newfunc(): print(

python 装饰器 - 菩提叶子 - 博客园

用来说明代码运行逻辑被装饰的函数print_full_name有两个参数传进去，头上装饰器a_decorator_passing_arguments，它的参数funciton_to_decorate代表函数print_full_name，表示把被装饰的函数传进去；a_wrapper_accepting_arguments才是装饰函数，agr1,agr2代表被装饰函数的参数"Peter","Venkman"；......_python 装饰器带参数

LLM-深入知识