10-构建QKV矩阵

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:45:17

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​Transformer模型中，QKV（Query、Key、Value）；判断一个Transformer模型中有多少头（即注意力头数）
然而，在实际实现中，由于Query和Key通常共享相同的权重矩阵（尽管它们可以不同），所以你可能只看到了两组权重矩阵（一组用于Q/K，另一组用于V），但在这个例子中，我们假设是分开考虑的三组（可能是为了更一般化的...
【Attention(4)】【QKV的自注意力机制】 主要思路（笔记）
也就是说，X 序列每一个长度为 Dx，输入系统（输入N 个（这里设 N=3）），则此时得到三个长度为Dk的向量，每一个向量得到一个对应的Q K V，不改变输入的 X 的对应 N 这部分的维度，但是将长度 Dx 改变为了 Dv（这里...
LLM - Transformer 的 Q/K/V 详解
2, 1, 3) 初始化 Q/K/V 的转换 Linear 矩阵，并根据 head_num 与 head_dim 转换，转换后的维度为: (bsz, num_heads, seq_len, head_dim) - Q/K 相似度计算 相似度计算考虑如上 Scale-Dot-Attention 公式，Q 的维度...
Transformer 模型详解
QKV 计算 3.3 Self-Attention 的输出 得到矩阵 Q, K, V 之后就可以计算出 Self-Attention 的输出了，计算的公式如下。 Attention 公式 公式中计算矩阵 Q 和 K 每一行向量的内积，为了防止内积过大，因此...
大模型推理优化技术概述
注意力机制公式Q 表示查询（Query）矩阵K 表示键（Key）矩阵V 表示值（Value）矩阵dk 是键向量的维度，用于缩放因子，防止内积后的数值过大导致梯度消失问题softmax函数是用来归一化权重的计算过程矩阵乘法（QKT）：...
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