用最直观的动画,讲解LLM如何存储事实,3Blue1Brown的视频又火了

而通过训练，可让该向量与Michael和Jordan的乘积均为1，此时就可以认为该向量编码了MichaelJordan这个整体概念。MLP的内部细节当这个编码了上述文本的向量序列穿过一个MLP模块时，该序列中的每个向量都会经历一系列运算：之后，会得到一个与输入向量同维度的向量。然后再将所得向量与输入向量相加，得到...

NIST最终确定量子加密新标准|向量|算法|密钥|密码学|nist_网易订阅

“当集合真的很大并且整数真的很长时,这是一个非常困难的问题,”赛勒说。基于格的密码学采用了这一理念,并增加了难度。背包里不再是装满数字,而是装满了向量。如果你将一个数字想象成线上的一个点,那么向量就是指向空间中某个点的箭头。并且,你不仅可以将一组向量相加,还可以将这些向量的倍数相加。ML-KEM...

矩阵模拟!Transformer大模型3D可视化,GPT-3、Nano-GPT每一层清晰...

然后,我们可以将这些向量相加,得出输出向量。因此,输出向量将以高分列的V向量为主。现在我们知道了这个过程,让我们对所有列进行运行。这就是自注意力层中的一个头的处理过程。所以自注意力的主要目标是,每个列向量希望从其他列向量中找到相关信息,提取它们的值,方法是将其查询向量与其他列向量的键值进行比较。...

专题讲座09:多元函数几个基本概念及相互关系的讨论与偏导数的计算

梯度就是由多元函数按照变量的排列次序求得的导偏导数,按照变量排列次序排列得到的一个向量。注意,梯度是一个向量,是由函数的所有偏导数为元素的向量。它的计算就是求偏导数,它反映了函数变化最快的方向。关于方向导数的计算以及方向导数与梯度的关系,有如下的一些结论:当函数在一点可微的时候,则函数在该点不仅...

字节AI 版小李子一开口:黄风岭,八百里

最后在每个残差块中,使用"交叉注意力"机制,将音频特征与视觉特征结合,计算出一个关注的音频特征,并将其与视觉特征相加,生成新的特征。值得一提的是,模型中也涉及到了一个Audio2Latent模块,这个模块可以将音频信息映射到共享的运动潜在空间,进一步帮助模型理解音频与视频中人物动作之间的关系。

AI神奇魅力的源点:相似度

余弦相似度矩阵是直接计算向量的点积(Dotproduct),即将两向量对应元素相乘再相加,再除以它们的欧氏长度的乘积,这样可以将相似度的值正规化,使之不受向量长度的影响,即不考虑向量长度,只考虑其夹角的余弦值(www.e993.com)2024年11月9日。4延伸到注意力权重(Attention-weights)刚才说明了,在计算余弦相似度时,我们先计算向量之间的点积,再进行正...

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

残差连接通过直接将输入信息与输出信息相加,将原始输入作为跳跃连接传递给后续层次,从而绕过了大部分的权重矩阵和激活函数。这种直接传递保持了梯度的相对大小,减少了梯度消失的风险。残差连接降低了梯度消失问题的影响,同时残差映射的拟合相比于直接映射更容易优化,训练难度更低,这就代表着能够设计层次更深、更...

华为算力专题报告:昇腾鲲鹏构筑国内算力第二极

在AI运算中，像素、字符等经常会被转化成为矢量数据进行处理，处理方式主要是MAC（乘积累加）运算，即先做乘法然后再把结果相加循环往复，如在图像识别中每个像素都有一个向量值，这个值要跟权重信息不断相乘相加最终提取出图像特征；GPU由于运算核心为CPU的上百倍，因而更适用于AI运算，如Intel2023年初推出的最新...

超维度计算,超越ChatGPT的新道路?

考虑一个包含手写数字图像的标注数据集。算法使用某种预定的方案分析每个图像的特征,然后为每个图像创建一个超向量。接下来,算法将所有零的超向量相加,创建表示零的超向量。然后对所有数字做同样的操作,创建10个“类别”超向量,每个数字一个。现在,算法给出一个无标签的图像。它为这个新图像创建一个超向量,然后将...

向量数据库?不要投资!不要投资!不要投资!

基于索引技术,向量数据库通过自身的各类向量操作,如向量相加、相似度计算和聚类分析等,使得用户能够对向量进行高效搜索。至于向量数据库的底层存储,实际上相比于索引技术来说,显得不那么重要。事实上,很多数据库都可以直接添加索引模块来实现高效向量搜索。而现有数据库,尤其是基于列式存储的实时分析数据库,本身便具有...