上图中Multi-Head Attention 就是将 Scaled Dot-Product Attention 过程做 H 次，再把输出合并起来。 多头注意力机制的公式如下： Q_i=QW_i^Q,K_i=KW_i^K,V_i=VW_i^V,i=1,...,8

2021年6月11日 · 多头注意力多头注意力（Multi-Head Attention）是一种在Transformer模型中被广泛采用的注意力机制扩展形式，它通过并行地运行多个独立的注意力机制来获取输入序列的不 …

如果有人问你， Multi-Head-Attention 的作用是什么？ 这个八股文一般的问题相信大家也都司空见惯了，《Attention Is All You Need》这篇文章中作者解释的原话是： 将隐状态向量分成多个 …

MLA主要通过优化 KV-cache 来减少显存占用，从而提升推理性能。 直接抛出这个结论可能不太好理解。 首先我们来看下，对于生成模型，一个完整的推理阶段是什么样的，推理性能上有什 …

2024年11月28日 · 多头注意力（Multi-Head Attention, MHA）是 Transformer 模型的核心机制之一，它通过多个注意力头（Attention Heads）并行计算，使模型能够关注输入序列的不同部分， …

2024年3月20日 · 多头注意力（Multi-Head Attention, MHA）是 Transformer 模型的核心机制之一，它通过多个注意力头（Attention Heads）并行计算，使模型能够关注输入序列的不同部分， …

这种设计被称为 多头注意力 （multihead attention） (Vaswani et al., 2017)。 对于 h 个注意力汇聚输出，每一个注意力汇聚都被称作一个 头 （head）。 图10.5.1 展示了使用全连接层来实现可 …

2024年12月30日 · 在 深度学习 中，多头注意力（Multi-Head Attention）是一种注意力机制。 它是对传统注意力机制的一种改进，旨在通过分割输入特征为多个“头部”（head）并独立处理每个 …

2022年3月1日 · 个人理解， multi-head attention 和分组卷积差不多，在多个子空间里计算一方面可以降低计算量，另一方面可以增加特征表达的性能。 但是如果 head 无限多，就有些像 …

在本文中，我们将更进一步深入探讨 多头注意力 （Multi-head Attention），这也是Transformer的核心。 编码器中的 自注意力 （Encoder Self-Attention）： 输入序列对自身进行注意力计算。 …