做兼職什么網(wǎng)站比較好,微商水印相機(jī)做網(wǎng)站,泉州模板網(wǎng)站建站,怎么做一家網(wǎng)站文章詳細(xì)介紹了Attention機(jī)制的核心原理、計算步驟及其在Transformer中的應(yīng)用#xff0c;包括Self-Attention與Target-Attention的區(qū)別、Padding處理方法、與全連接層的對比等。同時解析了Transformer的子層結(jié)構(gòu)、優(yōu)缺點(diǎn)、編碼器-解碼器交互機(jī)制#xff0c;以及線性變換、殘差…文章詳細(xì)介紹了Attention機(jī)制的核心原理、計算步驟及其在Transformer中的應(yīng)用包括Self-Attention與Target-Attention的區(qū)別、Padding處理方法、與全連接層的對比等。同時解析了Transformer的子層結(jié)構(gòu)、優(yōu)缺點(diǎn)、編碼器-解碼器交互機(jī)制以及線性變換、殘差結(jié)構(gòu)等設(shè)計細(xì)節(jié)。最后提供了大模型學(xué)習(xí)資源適合程序員系統(tǒng)學(xué)習(xí)大模型核心技術(shù)。Attention1、講講對Attention的理解Attention機(jī)制是一種在處理時序相關(guān)問題的時候常用的技術(shù)主要用于處理序列數(shù)據(jù)。核心思想 在處理序列數(shù)據(jù)時網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該更關(guān)注輸入中的重要部分而忽略不重要的部分它通過學(xué)習(xí)不同部分的權(quán)重將輸入的序列中的重要部分顯式地加權(quán)從而使得模型可以更好地關(guān)注與輸出有關(guān)的信息。 在序列建模任務(wù)中比如機(jī)器翻譯、文本摘要、語言理解等輸入序列的不同部分可能具有不同的重要性。傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN在處理整個序列時難以捕捉到序列中不同位置的重要程度可能導(dǎo)致信息傳遞不夠高效特別是在處理長序列時表現(xiàn)更明顯。 Attention機(jī)制的關(guān)鍵是引入一種機(jī)制來動態(tài)地計算輸入序列中各個位置的權(quán)重從而在每個時間步上對輸入序列的不同部分進(jìn)行加權(quán)求和得到當(dāng)前時間步的輸出。這樣就實(shí)現(xiàn)了模型對輸入中不同部分的關(guān)注度的自適應(yīng)調(diào)整。2、Attention的計算步驟是什么具體的計算步驟如下計算查詢Query查詢是當(dāng)前時間步的輸入用于和序列中其他位置的信息進(jìn)行比較。計算鍵Key和值Value鍵表示序列中其他位置的信息值是對應(yīng)位置的表示。鍵和值用來和查詢進(jìn)行比較。計算注意力權(quán)重通過將查詢和鍵進(jìn)行累積運(yùn)算然后應(yīng)用softmax函數(shù)得到注意力權(quán)重。這些權(quán)重表示了在當(dāng)前時間步模型應(yīng)該關(guān)注序列中其他位置的重要程度。加權(quán)求和根據(jù)注意力權(quán)重將值進(jìn)行加權(quán)求和得到當(dāng)前時間步的輸出。在Transformer中Self-Attention 被稱為Scaled Dot-Product Attention 其計算過程如下對于輸入序列中的每個位置通過計算其與所有其他位置之間的相似度得分通常通過點(diǎn)積計算。對得分進(jìn)行縮放處理以防止梯度爆炸。將得分用softmax函數(shù)轉(zhuǎn)換為注意力權(quán)重以便計算每個位置的加權(quán)和。使用注意力權(quán)重對輸入序列中的所有位置進(jìn)行加權(quán)求和得到每個位置的自注意輸出。A t t e n t i o n ( Q , K , V ) s o f t m a x ( Q K T d _ k ) V Attention(Q,K,V)softmax(frac{QK^T}{sqrt{d\_k}})VAttention(Q,K,V)softmax(d_k?QKT?)V3、Attention機(jī)制和傳統(tǒng)的Seq2Seq模型有什么區(qū)別Seq2Seq模型是一種基于編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的模型主要用于處理序列到序列的任務(wù)例如機(jī)器翻譯、語音識別等。傳統(tǒng)的Seq2Seq模型只使用編碼器來捕捉輸入序列的信息而解碼器只從編碼器的最后狀態(tài)中獲取信息并將其用于生成輸出序列。而Attention機(jī)制則允許解碼器在生成每個輸出時根據(jù)輸入序列的不同部分給予不同的注意力從而使得模型更好地關(guān)注到輸入序列中的重要信息。self-attention 和target-attention的區(qū)別self-attention是指在序列數(shù)據(jù)中將當(dāng)前位置與其他位置之間的關(guān)系建模。它通過計算每個位置與其他所有位置之間的相關(guān)性得分從而為每個位置分配一個權(quán)重。這使得模型能夠根據(jù)輸入序列的不同部分的重要性自適應(yīng)地選擇要關(guān)注的信息。target-attention則是指將注意力機(jī)制應(yīng)用于目標(biāo)或查詢和一組相關(guān)對象之間的關(guān)系。它用于將目標(biāo)與其他相關(guān)對象進(jìn)行比較并將注意力分配給與目標(biāo)最相關(guān)的對象。這種類型的注意力通常用于任務(wù)如機(jī)器翻譯中的編碼-解碼模型其中需要將源語言的信息對齊到目標(biāo)語言。 因此自注意力主要關(guān)注序列內(nèi)部的關(guān)系而目標(biāo)注意力則關(guān)注目標(biāo)與其他對象之間的關(guān)系。這兩種注意力機(jī)制在不同的上下文中起著重要的作用幫助模型有效地處理序列數(shù)據(jù)和相關(guān)任務(wù)。4、在常規(guī)attention中一般有kv那self-attention 可以嗎?self-attention實(shí)際只是attention中的一種特殊情況因此kv是沒有問題的也即KV參數(shù)矩陣相同。實(shí)際上在Transformer模型中Self-Attention的典型實(shí)現(xiàn)就是k等于v的情況。Transformer中的Self-Attention被稱為Scaled Dot-Product Attention其中通過將詞向量進(jìn)行線性變換來得到Q、K、V并且這三者是相等的。5、目前主流的attention方法有哪些講自己熟悉的就可Scaled Dot-Product Attention: 這是Transformer模型中最常用的Attention機(jī)制用于計算查詢向量Q與鍵向量K之間的相似度得分然后使用注意力權(quán)重對值向量V進(jìn)行加權(quán)求和。Multi-Head Attention: 這是Transformer中的一個改進(jìn)通過同時使用多組獨(dú)立的注意力頭多個QKV三元組并在輸出時將它們拼接在一起。這樣的做法允許模型在不同的表示空間上學(xué)習(xí)不同類型的注意力模式。Relative Positional Encoding: 傳統(tǒng)的Self-Attention機(jī)制在處理序列時并未直接考慮位置信息而相對位置編碼引入了位置信息使得模型能夠更好地處理序列中不同位置之間的關(guān)系。Transformer-XL: 一種改進(jìn)的Transformer模型通過使用循環(huán)機(jī)制來擴(kuò)展Self-Attention的上下文窗口從而處理更長的序列依賴性。6、self-attention 在計算的過程中如何對padding位做mask在 Attention 機(jī)制中同樣需要忽略 padding 部分的影響這里以transformer encoder中的self-attention為例self-attention中Q和K在點(diǎn)積之后需要先經(jīng)過mask再進(jìn)行softmax因此對于要屏蔽的部分mask之后的輸出需要為負(fù)無窮這樣softmax之后輸出才為0。7、 深度學(xué)習(xí)中attention與全連接層的區(qū)別何在這是個非常有意思的問題要回答這個問題我們必須重新定義一下Attention。 Transformer Paper里重新用QKV定義了Attention。所謂的QKV就是QueryKeyValue。 如果我們用這個機(jī)制來研究傳統(tǒng)的RNN attention就會發(fā)現(xiàn)這個過程其實(shí)是這樣的RNN最后一步的output是Q這個Q query了每一個中間步驟的K。Q和K共同產(chǎn)生了Attention Score最后Attention Score乘以V加權(quán)求和得到context。那如果我們不用Attention單純用全連接層呢 很簡單全鏈接層可沒有什么Query和Key的概念只有一個Value也就是說給每個V加一個權(quán)重再加到一起如果是Self Attention加權(quán)這個過程都免了因?yàn)閂就直接是從raw input加權(quán)得到的?？梢夾ttention和全連接最大的區(qū)別就是Query和Key而這兩者也恰好產(chǎn)生了Attention Score這個Attention中最核心的機(jī)制。而在Query和Key中我認(rèn)為Query又相對更重要因?yàn)镼uery是一個錨點(diǎn)Attention Score便是通過計算與這個錨點(diǎn)的距離算出來的。任何Attention based algorithm里都會有Query這個概念但全連接顯然沒有。 最后來一個比較形象的比喻吧。如果一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)是從一堆白色小球中找到一個略微發(fā)灰的那么全連接就是在里面隨便亂抓然后憑記憶和感覺找而attention則是左手拿一個白色小球右手從袋子里一個一個抓出來兩兩對比顏色你左手抓的那個白色小球就是Query。這份完整版的大模型 AI 面試和學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】Transformer面試問題匯總1、Transformer Encoder 有什么子層Transformer 編碼器Encoder由六個相同層構(gòu)成每層的主要子層包括兩個部分 多頭自注意力機(jī)制Multi-Head Self-Attention Mechanism這一層允許編碼器查看輸入序列中的其他位置來更好地編碼一個單詞。它由多個頭組成每個頭獨(dú)立地學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的不同方面。 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Feed-Forward Neural NetworkLinearreludropoutLinear這是一個簡單的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)它對每個位置的注意力向量進(jìn)行處理但是對不同位置是獨(dú)立的。 除了這些主要子層還有一些重要的組件 層歸一化Layer Normalization在多頭自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后通常會有層歸一化步驟以穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程。 殘差連接Residual Connections在每個子層之后都會加上一個殘差連接然后進(jìn)行層歸一化。殘差連接有助于避免在網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)梯度消失的問題。 這種結(jié)構(gòu)的組合使得Transformer編碼器非常有效且靈活適用于處理各種順序數(shù)據(jù)任務(wù)。2、Transformer self-attention的公式是什么3、Transformer的優(yōu)缺點(diǎn)有哪些具有并行處理能力與基于循環(huán)的模型如LSTM和GRU相比Transformer可以并行處理整個序列大大提高了訓(xùn)練效率。長距離依賴借助多頭自注意力機(jī)制Transformer能夠有效捕捉序列中長距離的依賴關(guān)系這對于理解文本等復(fù)雜序列數(shù)據(jù)至關(guān)重要。靈活性和泛化能力Transformer模型在多種任務(wù)上都表現(xiàn)出色包括機(jī)器翻譯、文本生成、語音識別等。 可擴(kuò)展性Transformer模型可以通過增加層數(shù)來提高其復(fù)雜性和學(xué)習(xí)能力使其適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜任務(wù)。更好的性能在許多NLP任務(wù)中Transformer模型超越了以往的技術(shù)設(shè)立了新的性能標(biāo)準(zhǔn)。 缺點(diǎn) 計算資源密集盡管Transformer允許并行化但其自注意力機(jī)制涉及大量的計算對計算資源尤其是內(nèi)存的需求很高?？山忉屝圆蛔闩c某些傳統(tǒng)模型相比Transformer的決策過程更難解釋和理解。 過擬合風(fēng)險Transformer模型因其大量的參數(shù)而容易過擬合尤其是在數(shù)據(jù)較少的情況下。訓(xùn)練需要精心調(diào)優(yōu)由于模型的復(fù)雜性找到最佳的訓(xùn)練參數(shù)如學(xué)習(xí)率、層數(shù)、頭數(shù)等可能需要大量的實(shí)驗(yàn)和調(diào)整。長序列挑戰(zhàn)盡管Transformer在處理長距離依賴方面表現(xiàn)出色但處理非常長的序列時性能可能會下降因?yàn)樽宰⒁饬C(jī)制的計算成本隨序列長度的增加而顯著增加。總的來說盡管Transformer有一些局限性但其在處理復(fù)雜序列任務(wù)方面的優(yōu)勢使其成為當(dāng)前最流行和最有效的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)之一。局部信息的獲取不如RNN和CNN強(qiáng)Transformer關(guān)注的全局關(guān)系而RNN在計算過程中更關(guān)注局部對距離更加敏感。4、Encoder端和Decoder端是如何進(jìn)行交互的在 Transformer 模型中編碼器Encoder和解碼器Decoder通過一個特殊的注意力機(jī)制進(jìn)行交互這個機(jī)制通常被稱為 “編碼器-解碼器注意力” 或 “交叉注意力”Cross-Attention 以下是這種交互的詳細(xì)步驟編碼器處理輸入序列編碼器首先處理輸入序列通過自注意力和前饋網(wǎng)絡(luò)生成一系列上下文表示。這些表示包含了輸入序列中每個元素的信息以及它們之間的相對關(guān)系。解碼器自注意力層在解碼器端每個解碼器層首先通過自注意力機(jī)制處理先前生成的輸出例如在序列生成任務(wù)中的先前生成的單詞。這個過程與編碼器中的自注意力相似但有一個關(guān)鍵差異為了保證自回歸屬性即只能使用當(dāng)前位置之前的信息解碼器在自注意力計算中應(yīng)用了掩碼masking交叉注意力層這是編碼器和解碼器交互的關(guān)鍵部分。在這一層解碼器的每個元素或步驟會對編碼器的所有輸出進(jìn)行注意力計算。簡而言之解碼器在生成每個元素時都會考慮整個輸入序列的上下文信息。查詢Query來自解碼器的表示。鍵Key和值Value來自編碼器的表示。5、Transformer中為什么需要線性變換K、Q、V分別是輸入向量經(jīng)過不同的線性變換矩陣W _ k W\_kW_k、Q _ k Q\_kQ_k、V _ k V\_kV_k計算得到。 在Q K T QK^TQKT部分線性變換矩陣將KQ投影到了不同的空間增加了表達(dá)能力這一原理可以同理SVM中的核函數(shù)-將向量映射到高維空間以解決非線性問題這樣計算得到的注意力矩陣的泛化能力更高。6、Transformer attention的注意力矩陣的計算為什么用乘法而不是加法Transformer attention的注意力矩陣的計算用乘法是為了計算速度更快。 在計算復(fù)雜度上乘法和加法理論上的復(fù)雜度相似但是在實(shí)踐中乘法可以利用高度優(yōu)化的矩陣乘法代碼有成熟的加速實(shí)現(xiàn)使得點(diǎn)乘速度更快空間利用率更高。7、transformer中的attention為什么scaled?因?yàn)殡m然矩陣加法的計算更簡單但是 Add形式套著tanh和V相當(dāng)于一個完整的隱層。在整體計算復(fù)雜度上兩者接近但是矩陣乘法已經(jīng)有了非常成熟的加速實(shí)現(xiàn)。在 即 attention-dim較小的時候兩者的效果接近。但是隨著 增大Add 開始顯著超越 Mul。 極大的點(diǎn)積值將整個 softmax 推向梯度平緩區(qū)使得收斂困難。也就是出現(xiàn)了高贊答案里解釋的“梯度消失”。 這才有了 scaled。所以Add 是天然地不需要 scaledMul 在 較大的時候必須要做 scaled。個人認(rèn)為Add 中的矩陣乘法和 Mul 中的矩陣乘法不同。前者中只有隨機(jī)變量 X 和參數(shù)矩陣 W 相乘但是后者中包含隨機(jī)變量 X 和 隨機(jī)變量 X 之間的乘法。8、Transformer attention計算注意力矩陣的時候如何對padding做mask操作的padding位置置為-1000再對注意力矩陣進(jìn)行相加。9、介紹一下Transformer的殘差結(jié)構(gòu)及意義Transformer 模型中的殘差連接Residual Connection是一種重要的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計它直接將某一層的輸入添加到后面層的輸出上。以下是殘差結(jié)構(gòu)的介紹及其意義殘差結(jié)構(gòu)的介紹在 Transformer 中每個編碼器和解碼器層都包含殘差連接。具體來說對于一個給定的層比如自注意力層或前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層其處理過程可以總結(jié)為層內(nèi)處理輸入首先通過層內(nèi)的主要操作如自注意力或前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。加上殘差將這個操作的原始輸入直接加到操作的輸出上。層歸一化在大多數(shù)情況下加法操作之后會接一個層歸一化Layer Normalization步驟。這種結(jié)構(gòu)可以表示為O u t p u t N o r m a l i z e ( L a y e r ( x ) x ) Output Normalize(Layer(x) x)OutputNormalize(Layer(x)x)其中Layer(x)表示層的操作 x 是輸入。殘差結(jié)構(gòu)的意義緩解梯度消失問題深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常見的問題之一是梯度消失這會使得訓(xùn)練過程變得困難。殘差連接允許梯度直接流過網(wǎng)絡(luò)有助于保持梯度的穩(wěn)定性從而緩解梯度消失問題。加速收斂由于殘差連接的幫助網(wǎng)絡(luò)可以更快地學(xué)習(xí)加速收斂過程。這是因?yàn)樗试S網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練早期階段更有效地傳播信息和梯度。促進(jìn)深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練殘差連接使得構(gòu)建更深層的網(wǎng)絡(luò)變得可行因?yàn)樗鼈儨p少了訓(xùn)練過程中的復(fù)雜性和困難。保留信息殘差連接確保了即使經(jīng)過多個層的處理輸入信息也不會被完全替代或丟失。這在處理長序列時尤其重要因?yàn)樾畔⑿枰谡麄€網(wǎng)絡(luò)中有效傳遞。支持特征重用殘差連接通過將較低層的特征直接傳遞到后面的層支持了特征的重用。這意味著網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)使用并重用早期層的特征而不是每次都重新學(xué)習(xí)。Transformer 中的殘差連接是提高模型性能、穩(wěn)定性和訓(xùn)練效率的關(guān)鍵設(shè)計之一。它們使得深層網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練成為可能同時也確保了信息在網(wǎng)絡(luò)中的有效傳遞。?最后我在一線科技企業(yè)深耕十二載見證過太多因技術(shù)卡位而躍遷的案例。那些率先擁抱 AI 的同事早已在效率與薪資上形成代際優(yōu)勢我意識到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在大模型的學(xué)習(xí)中的很多困惑。我整理出這套 AI 大模型突圍資料包?AI大模型學(xué)習(xí)路線圖?Agent行業(yè)報告?100集大模型視頻教程?大模型書籍PDF?DeepSeek教程?AI產(chǎn)品經(jīng)理入門資料完整的大模型學(xué)習(xí)和面試資料已經(jīng)上傳帶到CSDN的官方了有需要的朋友可以掃描下方二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】??為什么說現(xiàn)在普通人就業(yè)/升職加薪的首選是AI大模型人工智能技術(shù)的爆發(fā)式增長正以不可逆轉(zhuǎn)之勢重塑就業(yè)市場版圖。從DeepSeek等國產(chǎn)大模型引發(fā)的科技圈熱議到全國兩會關(guān)于AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策聚焦再到招聘會上排起的長隊(duì)AI的熱度已從技術(shù)領(lǐng)域滲透到就業(yè)市場的每一個角落。智聯(lián)招聘的最新數(shù)據(jù)給出了最直觀的印證2025年2月AI領(lǐng)域求職人數(shù)同比增幅突破200%遠(yuǎn)超其他行業(yè)平均水平整個人工智能行業(yè)的求職增速達(dá)到33.4%位居各行業(yè)榜首其中人工智能工程師崗位的求職熱度更是飆升69.6%。AI產(chǎn)業(yè)的快速擴(kuò)張也讓人才供需矛盾愈發(fā)突出。麥肯錫報告明確預(yù)測到2030年中國AI專業(yè)人才需求將達(dá)600萬人人才缺口可能高達(dá)400萬人這一缺口不僅存在于核心技術(shù)領(lǐng)域更蔓延至產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的各個環(huán)節(jié)。??資料包有什么①從入門到精通的全套視頻教程⑤⑥包含提示詞工程、RAG、Agent等技術(shù)點(diǎn)② AI大模型學(xué)習(xí)路線圖還有視頻解說全過程AI大模型學(xué)習(xí)路線③學(xué)習(xí)電子書籍和技術(shù)文檔市面上的大模型書籍確實(shí)太多了這些是我精選出來的④各大廠大模型面試題目詳解⑤ 這些資料真的有用嗎?這份資料由我和魯為民博士共同整理魯為民博士先后獲得了北京清華大學(xué)學(xué)士和美國加州理工學(xué)院博士學(xué)位在包括IEEE Transactions等學(xué)術(shù)期刊和諸多國際會議上發(fā)表了超過50篇學(xué)術(shù)論文、取得了多項(xiàng)美國和中國發(fā)明專利同時還斬獲了吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎。目前我正在和魯博士共同進(jìn)行人工智能的研究。所有的視頻教程由智泊AI老師錄制且資料與智泊AI共享相互補(bǔ)充。這份學(xué)習(xí)大禮包應(yīng)該算是現(xiàn)在最全面的大模型學(xué)習(xí)資料了。資料內(nèi)容涵蓋了從入門到進(jìn)階的各類視頻教程和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目無論你是小白還是有些技術(shù)基礎(chǔ)的這份資料都絕對能幫助你提升薪資待遇轉(zhuǎn)行大模型崗位。智泊AI始終秉持著“讓每個人平等享受到優(yōu)質(zhì)教育資源”的育人理念?通過動態(tài)追蹤大模型開發(fā)、數(shù)據(jù)標(biāo)注倫理等前沿技術(shù)趨勢?構(gòu)建起前沿課程智能實(shí)訓(xùn)精準(zhǔn)就業(yè)的高效培養(yǎng)體系。課堂上不光教理論還帶著學(xué)員做了十多個真實(shí)項(xiàng)目。學(xué)員要親自上手搞數(shù)據(jù)清洗、模型調(diào)優(yōu)這些硬核操作把課本知識變成真本事?????如果說你是以下人群中的其中一類都可以來智泊AI學(xué)習(xí)人工智能找到高薪工作一次小小的“投資”換來的是終身受益應(yīng)屆畢業(yè)生?無工作經(jīng)驗(yàn)但想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)期待通過實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目掌握核心技術(shù)。零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)型?非技術(shù)背景但關(guān)注AI應(yīng)用場景計劃通過低代碼工具實(shí)現(xiàn)“AI行業(yè)”跨界?。業(yè)務(wù)賦能 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