自然语言处理中张量积注意力机制的应用与优化

优质创作者: 编程框架技术领域

领域专家: C/C++技术领域

2025-01-16 23:23:10

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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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...

词嵌入是自然语言处理中的一种技术，它将词汇映射到多维向量空间，使得相似的词在向量空间中距离更近。词嵌入能够捕捉词义、语法和上下文信息，是深度学习在NLP中应用的基础。在特定的NLP任务中，可能需要自定义评估指标来更准确地反映模型的性能。例如，在情感分析任务中，可以自定义一个指标来衡量模型对情感强度的预测准确性。

在上一章中，我们通过情感分析项目了解了() 及其在(然而，最近出现了一种新的架构，该架构已被证明优于多个 NLP 任务中基于 RNN 的() 模型。这就是所谓的架构。变形金刚已经彻底改变了自然语言处理，并处于许多令人印象深刻的应用程序的前沿，包括自动语言翻译 () 和建模基础蛋白质序列 () 的特性来创建帮助人们编写代码的 AI (）。在本章中，您将了解注意力和自注意力的基本机制，并了解它们是如何在原始转换器架构中使用的。

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