【官方双语】直观解释注意力机制,Transformer的核心 | 【深度学习第6章】

94.4万 1319 2024-05-04 · BV1TZ421j7Ke

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视频简介 · 展开更多

“塔”是什么?“Harry”是谁?怎么想象“一个毛茸茸的蓝色生物漫步于葱郁的森林”?怎样用12288个数字表示出一个细微复杂具体的含义? 大语言模型中的注意力机制并没有那么神秘。本视频重点介绍什么是多头/自/交叉注意力。 0:00 - 前情提要:词嵌入 1:39 - 注意力是什么? Mole是什么?Tower又是什么? 4:29 - 注意力模式:“一个毛茸茸的蓝色生物漫步于葱郁的森林”,名词与形容词,查询与键 11:08 - 掩码:看前不看后 12:42 - 上下文窗口大小 13:10 - 值矩阵:“蓝色”如何修饰“生物”? 15:44 - 参数有多少 18:21 - 交叉注意力 19:1

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张
张二红知乎 · 推荐

在问题「能大致讲一下 DeepSeek 的原理吗?」下

本科专业课: Andrej Karpathy - 深入探索像ChatGPT这样的大语言模型: [) 3Blue1Brown - 直观解释注意力机制,Transformer的核心: ▶这个视频

2025-02 · 1481 赞同 查看完整原文
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晓源Galois知乎 · 推荐

在问题「为什么Transformer 需要进行 Multi-head Attention?」下

每个注意力头都有自己独特的Q、K、V矩阵,对此会产生不同的偏移向量,如下图,原embedding加上不同注意力头产生的偏移向量,从而能够综合产生出一个新的embedding向量。 ! ▶这个视频

2024-11 · 305 赞同 查看完整原文
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Nobody知乎 · 强烈推荐

在问题「为什么我还是无法理解transformer?」下

为增强模型的表达能力,论文使用多个头进行注意力计算,计算完后再将多个头的结果拼接。如何理解这三个矩阵的运算呢,这样相乘的意义是什么,我看了 3Blue1Brown 的视频,觉得讲得很好,有兴趣的可以观…

2025-07 · 104 赞同 查看完整原文

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