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360免费建站 服务期,济南免费网站制作,小视频网站开发流程,会议网站文章详细介绍了Attention机制的核心原理、计算步骤及其在Transformer中的应用#xff0c;包括Self-Attention与Target-Attention的区别、Padding处理方法、与全连接层的对比等。同时解析了Transformer的子层结构、优缺点、编码器-解码器交互机制#xff0c;以及线性变换、残差…文章详细介绍了Attention机制的核心原理、计算步骤及其在Transformer中的应用包括Self-Attention与Target-Attention的区别、Padding处理方法、与全连接层的对比等。同时解析了Transformer的子层结构、优缺点、编码器-解码器交互机制以及线性变换、残差结构等设计细节。最后提供了大模型学习资源适合程序员系统学习大模型核心技术。Attention1、讲讲对Attention的理解Attention机制是一种在处理时序相关问题的时候常用的技术主要用于处理序列数据。核心思想 在处理序列数据时网络应该更关注输入中的重要部分而忽略不重要的部分它通过学习不同部分的权重将输入的序列中的重要部分显式地加权从而使得模型可以更好地关注与输出有关的信息。 在序列建模任务中比如机器翻译、文本摘要、语言理解等输入序列的不同部分可能具有不同的重要性。传统的循环神经网络RNN或卷积神经网络CNN在处理整个序列时难以捕捉到序列中不同位置的重要程度可能导致信息传递不够高效特别是在处理长序列时表现更明显。 Attention机制的关键是引入一种机制来动态地计算输入序列中各个位置的权重从而在每个时间步上对输入序列的不同部分进行加权求和得到当前时间步的输出。这样就实现了模型对输入中不同部分的关注度的自适应调整。2、Attention的计算步骤是什么具体的计算步骤如下计算查询Query查询是当前时间步的输入用于和序列中其他位置的信息进行比较。计算键Key和值Value键表示序列中其他位置的信息值是对应位置的表示。键和值用来和查询进行比较。计算注意力权重通过将查询和键进行累积运算然后应用softmax函数得到注意力权重。这些权重表示了在当前时间步模型应该关注序列中其他位置的重要程度。加权求和根据注意力权重将值进行加权求和得到当前时间步的输出。在Transformer中Self-Attention 被称为Scaled Dot-Product Attention 其计算过程如下对于输入序列中的每个位置通过计算其与所有其他位置之间的相似度得分通常通过点积计算。对得分进行缩放处理以防止梯度爆炸。将得分用softmax函数转换为注意力权重以便计算每个位置的加权和。使用注意力权重对输入序列中的所有位置进行加权求和得到每个位置的自注意输出。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机制和传统的Seq2Seq模型有什么区别Seq2Seq模型是一种基于编码器-解码器结构的模型主要用于处理序列到序列的任务例如机器翻译、语音识别等。传统的Seq2Seq模型只使用编码器来捕捉输入序列的信息而解码器只从编码器的最后状态中获取信息并将其用于生成输出序列。而Attention机制则允许解码器在生成每个输出时根据输入序列的不同部分给予不同的注意力从而使得模型更好地关注到输入序列中的重要信息。self-attention 和target-attention的区别self-attention是指在序列数据中将当前位置与其他位置之间的关系建模。它通过计算每个位置与其他所有位置之间的相关性得分从而为每个位置分配一个权重。这使得模型能够根据输入序列的不同部分的重要性自适应地选择要关注的信息。target-attention则是指将注意力机制应用于目标或查询和一组相关对象之间的关系。它用于将目标与其他相关对象进行比较并将注意力分配给与目标最相关的对象。这种类型的注意力通常用于任务如机器翻译中的编码-解码模型其中需要将源语言的信息对齐到目标语言。 因此自注意力主要关注序列内部的关系而目标注意力则关注目标与其他对象之间的关系。这两种注意力机制在不同的上下文中起着重要的作用帮助模型有效地处理序列数据和相关任务。4、在常规attention中一般有kv那self-attention 可以吗?self-attention实际只是attention中的一种特殊情况因此kv是没有问题的也即KV参数矩阵相同。实际上在Transformer模型中Self-Attention的典型实现就是k等于v的情况。Transformer中的Self-Attention被称为Scaled Dot-Product Attention其中通过将词向量进行线性变换来得到Q、K、V并且这三者是相等的。5、目前主流的attention方法有哪些讲自己熟悉的就可Scaled Dot-Product Attention: 这是Transformer模型中最常用的Attention机制用于计算查询向量Q与键向量K之间的相似度得分然后使用注意力权重对值向量V进行加权求和。Multi-Head Attention: 这是Transformer中的一个改进通过同时使用多组独立的注意力头多个QKV三元组并在输出时将它们拼接在一起。这样的做法允许模型在不同的表示空间上学习不同类型的注意力模式。Relative Positional Encoding: 传统的Self-Attention机制在处理序列时并未直接考虑位置信息而相对位置编码引入了位置信息使得模型能够更好地处理序列中不同位置之间的关系。Transformer-XL: 一种改进的Transformer模型通过使用循环机制来扩展Self-Attention的上下文窗口从而处理更长的序列依赖性。6、self-attention 在计算的过程中如何对padding位做mask在 Attention 机制中同样需要忽略 padding 部分的影响这里以transformer encoder中的self-attention为例self-attention中Q和K在点积之后需要先经过mask再进行softmax因此对于要屏蔽的部分mask之后的输出需要为负无穷这样softmax之后输出才为0。7、 深度学习中attention与全连接层的区别何在这是个非常有意思的问题要回答这个问题我们必须重新定义一下Attention。 Transformer Paper里重新用QKV定义了Attention。所谓的QKV就是QueryKeyValue。 如果我们用这个机制来研究传统的RNN attention就会发现这个过程其实是这样的RNN最后一步的output是Q这个Q query了每一个中间步骤的K。Q和K共同产生了Attention Score最后Attention Score乘以V加权求和得到context。那如果我们不用Attention单纯用全连接层呢 很简单全链接层可没有什么Query和Key的概念只有一个Value也就是说给每个V加一个权重再加到一起如果是Self Attention加权这个过程都免了因为V就直接是从raw input加权得到的。可见Attention和全连接最大的区别就是Query和Key而这两者也恰好产生了Attention Score这个Attention中最核心的机制。而在Query和Key中我认为Query又相对更重要因为Query是一个锚点Attention Score便是通过计算与这个锚点的距离算出来的。任何Attention based algorithm里都会有Query这个概念但全连接显然没有。 最后来一个比较形象的比喻吧。如果一个神经网络的任务是从一堆白色小球中找到一个略微发灰的那么全连接就是在里面随便乱抓然后凭记忆和感觉找而attention则是左手拿一个白色小球右手从袋子里一个一个抓出来两两对比颜色你左手抓的那个白色小球就是Query。这份完整版的大模型 AI 面试和学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】Transformer面试问题汇总1、Transformer Encoder 有什么子层Transformer 编码器Encoder由六个相同层构成每层的主要子层包括两个部分 多头自注意力机制Multi-Head Self-Attention Mechanism这一层允许编码器查看输入序列中的其他位置来更好地编码一个单词。它由多个头组成每个头独立地学习输入数据的不同方面。 前馈神经网络Feed-Forward Neural NetworkLinearreludropoutLinear这是一个简单的全连接神经网络它对每个位置的注意力向量进行处理但是对不同位置是独立的。 除了这些主要子层还有一些重要的组件 层归一化Layer Normalization在多头自注意力机制和前馈神经网络之后通常会有层归一化步骤以稳定网络的学习过程。 残差连接Residual Connections在每个子层之后都会加上一个残差连接然后进行层归一化。残差连接有助于避免在网络中出现梯度消失的问题。 这种结构的组合使得Transformer编码器非常有效且灵活适用于处理各种顺序数据任务。2、Transformer self-attention的公式是什么3、Transformer的优缺点有哪些具有并行处理能力与基于循环的模型如LSTM和GRU相比Transformer可以并行处理整个序列大大提高了训练效率。长距离依赖借助多头自注意力机制Transformer能够有效捕捉序列中长距离的依赖关系这对于理解文本等复杂序列数据至关重要。灵活性和泛化能力Transformer模型在多种任务上都表现出色包括机器翻译、文本生成、语音识别等。 可扩展性Transformer模型可以通过增加层数来提高其复杂性和学习能力使其适用于大规模数据集和复杂任务。更好的性能在许多NLP任务中Transformer模型超越了以往的技术设立了新的性能标准。 缺点 计算资源密集尽管Transformer允许并行化但其自注意力机制涉及大量的计算对计算资源尤其是内存的需求很高。可解释性不足与某些传统模型相比Transformer的决策过程更难解释和理解。 过拟合风险Transformer模型因其大量的参数而容易过拟合尤其是在数据较少的情况下。训练需要精心调优由于模型的复杂性找到最佳的训练参数如学习率、层数、头数等可能需要大量的实验和调整。长序列挑战尽管Transformer在处理长距离依赖方面表现出色但处理非常长的序列时性能可能会下降因为自注意力机制的计算成本随序列长度的增加而显著增加。总的来说尽管Transformer有一些局限性但其在处理复杂序列任务方面的优势使其成为当前最流行和最有效的深度学习架构之一。局部信息的获取不如RNN和CNN强Transformer关注的全局关系而RNN在计算过程中更关注局部对距离更加敏感。4、Encoder端和Decoder端是如何进行交互的在 Transformer 模型中编码器Encoder和解码器Decoder通过一个特殊的注意力机制进行交互这个机制通常被称为 “编码器-解码器注意力” 或 “交叉注意力”Cross-Attention 以下是这种交互的详细步骤编码器处理输入序列编码器首先处理输入序列通过自注意力和前馈网络生成一系列上下文表示。这些表示包含了输入序列中每个元素的信息以及它们之间的相对关系。解码器自注意力层在解码器端每个解码器层首先通过自注意力机制处理先前生成的输出例如在序列生成任务中的先前生成的单词。这个过程与编码器中的自注意力相似但有一个关键差异为了保证自回归属性即只能使用当前位置之前的信息解码器在自注意力计算中应用了掩码masking交叉注意力层这是编码器和解码器交互的关键部分。在这一层解码器的每个元素或步骤会对编码器的所有输出进行注意力计算。简而言之解码器在生成每个元素时都会考虑整个输入序列的上下文信息。查询Query来自解码器的表示。键Key和值Value来自编码器的表示。5、Transformer中为什么需要线性变换K、Q、V分别是输入向量经过不同的线性变换矩阵W _ k W\_kW_k、Q _ k Q\_kQ_k、V _ k V\_kV_k计算得到。 在Q K T QK^TQKT部分线性变换矩阵将KQ投影到了不同的空间增加了表达能力这一原理可以同理SVM中的核函数-将向量映射到高维空间以解决非线性问题这样计算得到的注意力矩阵的泛化能力更高。6、Transformer attention的注意力矩阵的计算为什么用乘法而不是加法Transformer attention的注意力矩阵的计算用乘法是为了计算速度更快。 在计算复杂度上乘法和加法理论上的复杂度相似但是在实践中乘法可以利用高度优化的矩阵乘法代码有成熟的加速实现使得点乘速度更快空间利用率更高。7、transformer中的attention为什么scaled?因为虽然矩阵加法的计算更简单但是 Add形式套着tanh和V相当于一个完整的隐层。在整体计算复杂度上两者接近但是矩阵乘法已经有了非常成熟的加速实现。在 即 attention-dim较小的时候两者的效果接近。但是随着 增大Add 开始显著超越 Mul。 极大的点积值将整个 softmax 推向梯度平缓区使得收敛困难。也就是出现了高赞答案里解释的“梯度消失”。 这才有了 scaled。所以Add 是天然地不需要 scaledMul 在 较大的时候必须要做 scaled。个人认为Add 中的矩阵乘法和 Mul 中的矩阵乘法不同。前者中只有随机变量 X 和参数矩阵 W 相乘但是后者中包含随机变量 X 和 随机变量 X 之间的乘法。8、Transformer attention计算注意力矩阵的时候如何对padding做mask操作的padding位置置为-1000再对注意力矩阵进行相加。9、介绍一下Transformer的残差结构及意义Transformer 模型中的残差连接Residual Connection是一种重要的网络结构设计它直接将某一层的输入添加到后面层的输出上。以下是残差结构的介绍及其意义残差结构的介绍在 Transformer 中每个编码器和解码器层都包含残差连接。具体来说对于一个给定的层比如自注意力层或前馈神经网络层其处理过程可以总结为层内处理输入首先通过层内的主要操作如自注意力或前馈神经网络。加上残差将这个操作的原始输入直接加到操作的输出上。层归一化在大多数情况下加法操作之后会接一个层归一化Layer Normalization步骤。这种结构可以表示为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)表示层的操作 x 是输入。残差结构的意义缓解梯度消失问题深度神经网络中常见的问题之一是梯度消失这会使得训练过程变得困难。残差连接允许梯度直接流过网络有助于保持梯度的稳定性从而缓解梯度消失问题。加速收敛由于残差连接的帮助网络可以更快地学习加速收敛过程。这是因为它允许网络在训练早期阶段更有效地传播信息和梯度。促进深层网络训练残差连接使得构建更深层的网络变得可行因为它们减少了训练过程中的复杂性和困难。保留信息残差连接确保了即使经过多个层的处理输入信息也不会被完全替代或丢失。这在处理长序列时尤其重要因为信息需要在整个网络中有效传递。支持特征重用残差连接通过将较低层的特征直接传递到后面的层支持了特征的重用。这意味着网络可以学习使用并重用早期层的特征而不是每次都重新学习。Transformer 中的残差连接是提高模型性能、稳定性和训练效率的关键设计之一。它们使得深层网络的训练成为可能同时也确保了信息在网络中的有效传递。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 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