三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现:从自注意力...

计算非归一化注意力权重(ω)后,自注意力机制的下一个关键步骤是对这些权重进行归一化,并利用它们计算上下文向量。这个过程使模型能够聚焦于输入序列中最相关的部分。我们首先对非归一化注意力权重进行归一化。使用softmax函数并按1/√(dk)进行缩放,其中dk是键向量的维度:输出:Normalizedattentionweightsforin...

智源发布三款BGE新模型,再次刷新向量检索最佳水平

针对上述问题,智源研究院发布三款全新模型:英文向量模型BGE-EN-ICL,多语言向量模型BGE-Multilingual-Gemma2,多语言重排序模型BGE-Reranker-v2.5-Gemma2-Lightweight。这些模型进一步刷新了MTEB、BEIR、MIRACL、AIR-Bench等主要评测基准的最佳水平,同时借助情境学习(in-contextlearning)获得了出色的自适应能力,这为向量...

代数运算对应于认知运算,使用随机向量表示计算函数 VSA到VFA

在一定条件下,得到的向量空间模型表现出透明性,并形成VFA,即向量代表定义函数空间中的函数,VSA向量运算在函数空间中执行特定运算。第4节描述了使用称为分数幂编码或分数绑定(Plate,1992,1994b)的现有LPE方法构建VFA。我们将分数幂编码推广以产生具有相量值、实值和稀疏表示的VFAs,以及可以高效地在硬件中实现的代数运...

杨立昆教授关于通用人工智能世界模型JEPA观点及争议

感知模块,通过编码器模块,从输入x中提取世界状态的表示s[0]=Enc(x),A其中包含与当前任务相关的重要信息策略模块,作为演员组件的一部分,根据状态s[0]生成动作:a[0]=A(s[0])。产生的动作被发送给效应器。策略模块的功能由配置器调控,根据当前任务对其进行配置。通过利用世界模型,智能体能够设想一系列行动...

深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略

考虑一个全连接前馈神经网络,W,b分别为网格中所有权重矩阵与偏置向量,其经验风险函数为:在梯度下降迭代中,以??为学习率,第??层的参数参数更新方式为:和对于给定样本(x,y),网络输出为,定义:及、的偏导数,根据链式法则,我们仅需要计算

萝卜快跑,凭什么成为中国无人驾驶的iPhone时刻?

飒姐团队小伙伴作为在旧金山和北京均体验过无人驾驶乘用车服务的人,公平地说,纯为无人驾驶设计的车辆使用面积更大,上下车的体感也更好,不会出现在萝卜快跑前排座位无法使用,置物体积小,难以存放大件行李的问题(www.e993.com)2024年11月17日。当然,受限于我国部分地区的监管要求,纯粹无人驾驶的设计在我国落地可能存在困难,可以预见的是,在未来一...

如何定量分析 Llama 3,大模型系统工程师视角的 Transformer 架构

第三是区分多头注意力的表示[batch_size,seq_len,num_heads,head_size],我们一般用四维的张量来进行表示,在本次分享中,我们后续会用[B,S,h,d]来表示。1.2矩阵乘法与张量乘矩阵接下来,我们来介绍一下矩阵乘法以及涉及到张量的矩阵乘法。

AI大模型,如何打破“内存墙”?

(a)总推理FLOPs:注意到编码器模型的FLOPs更高;(b)总推理内存操作(MOPs):注意到解码器GPT模型的MOPs多了几个数量级,这是因为它的矩阵-向量类型操作与编码器模型的矩阵-矩阵操作相比;(c)算术强度:请注意,GPT-2的算术强度要小几个数量级,这使得有效利用给定硬件的计算单元变得非常具有挑战性;(...

大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)

在一个典型的Transformer模型中,每个头会输出一个dmodel维的向量,然后把所有头的输出被拼接起来,形成一个更长的向量,这个向量随后会通过一个线性层的权重矩阵W_O实现的,它的维度是dmodel*dmodel,以将拼接后的向量重新投影回原来的维度。7B一共是16个头,以及每个头是256维,所以最后的结果经过化简近似于:...

稳定、快速、自动的预测编码算法

图1:(a)具有三层的分层高斯生成模型的示例。(b)PC、Z-IL和iPC的时间训练动态比较,其中Z-IL是PC的一种变体,等效于BP,最初由(Song等人,2020)引入。我们假设我们在时间T上对数据集进行了监督学习的网络训练。这里,t是推断期间的时间轴,始终从t=0开始。方块代表一层中的节点,粉色圆角矩形表...