自然语言处理中张量积注意力机制的应用与优化

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2025-01-16 23:23:10

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matlab资源在 PyTorch 中实现的注意力机制 仅供学习参考用代码

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概述上一篇中使用BiLSTM-Attention模型进行关系抽取，因为只放出了较为核心的代码，所以看上去比较混乱。这篇以简单的文本分类为demo，基于pytorch，全面解读BiLSTM-Attention。文本分类实战整体构建首先，我们导入需要的包，包括模型，优化器，梯度求导等，将数据类型全部转化成tensor类型 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable import torch.nn.fu

为了处理更长的输入序列，扩展语言模型通常需要大型键值（KV）缓存，这会在推理过程中产生大量的内存开销。在本文中，我们提出了一种新颖的注意力机制——张量积注意力（TPA），该机制利用张量分解来紧凑地表示查询、键和值，从而显著减少了推理时的KV缓存大小。通过将这些表示分解为上下文低秩组件（上下文分解）并与旋转位置编码（RoPE）无缝集成，TPA在提高模型质量的同时实现了内存高效性。基于TPA，我们提出了一种新的序列建模模型架构——张量积注意力Transformer（T6）。

1.背景介绍 自然语言处理(NLP)是人工智能的一个重要分支，其主要目标是让计算机理解、生成和翻译人类语言。自然语言处理任务广泛地应用于语音识别、机器翻译、情感分析、文本摘要等领域。随着数据规模的增加，大规模的语言模型已经成为了自然语言处理的核心技术。这些模型通常使用深度学习方法，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和自注意力机制(Attention)等。然而，这些模型需要大量的...

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