用最直观的动画,讲解LLM如何存储事实,3Blue1Brown的这个视频又火了
我们可以将矩阵乘法看作是将矩阵的每一行都视为一个向量,然后将这些行与被处理的向量(这里用E表示,意为embeding,即嵌入)进行一系列点乘。如果我们假设该矩阵的第一行刚好编码了「FirstNameMichael」且被处理向量也编码了它,那么所得的点积就约为1。而如果它们同时编码了姓和名,那么所得的结果应该约...
从技术流派到实际应用,邱培峰全面解析向量数据库的选型要点
当前向量数据库技术领域分化为两大流派:一方是以Pinecone、Zilliz和Chroma为代表的专有向量数据库,它们凭借卓越的向量检索速度著称,但面对复杂多维的通用数据处理时,灵活性略显不足。另一方则是传统数据库如PostgreSQL,通过集成如pgvector之类的扩展模块,增强了处理向量数据的能力,尽管在通用性上有所提升,却难以匹...
谁将成为数据库版的英伟达?
举个例子,AI模型的训练过程,离不开矩阵乘法。这种计算需要处理大量的数字,CPU处理起来会显得很吃力。但GPU却能把这些任务“分发”给无数个小型处理单元,让它们同时运作。结果是,GPU可以在几秒钟内完成CPU需要几分钟甚至几小时才能完成的任务。英伟达的CUDA架构,就是这场“分工合作”的幕后推手。它让每个GPU核心都...
掌握PyTorch 张量乘法:八个关键函数与应用场景对比解析
一维和二维张量的乘法:-当第一个张量是1D张量(向量),第二个张量是2D张量时,会将1D张量视为行向量(或列向量)参与矩阵乘法。-例如:是形状为的张量,是形状为的张量,那么的结果是形状为的张量。-反之,如果第一个张量是2D张量,第二个是1D张量,则结果是一个形状为的张量。torch.matmulA(n,)B(n,...
十分钟理解Transformer|向量|翻译|编码器|神经网络_网易订阅
4、将上述结果进行softmax运算得到,softmax主要将分数标准化,使他们都是正数并且加起来等于1。5、将V向量乘上softmax的结果,这个思想主要是为了保持我们想要关注的单词的值不变,而掩盖掉那些不相关的单词(例如将他们乘上很小的数字)6、将带权重的各个V向量加起来,至此,产生在这个位置上(第一个单词)的self-at...
高效因子分解:Resonator networks 1|向量|高维|序列|算法|大语言...
但正如我们将看到的,查询复合数据结构通常会导致解码由两个(或可能更多)原子向量相乘组成的项的问题(www.e993.com)2024年9月19日。为了解码这样的复合向量,必须搜索原子的许多组合。一般来说,这是一个困难的组合搜索问题,通常需要直接测试因子的每一种组合。谐振器网络可以有效地解决这些问题,而不需要直接测试因子的每一种组合。
AI 时代进击的 CPU 们
向量外积相当于做一次=1的矩阵乘法:TILE_C是结果矩阵C的一个分块(×维);VEC_A是其在矩阵A中对应的水平M行条带分块中的一个列向量;VEC_B是其在矩阵B中对应的垂直N列条带分块中的一个行向量;这两个向量分别读到向量寄存器中,进行一次外积计算,乘累加到TILE_C,就完成了一次外积...
以3D视角洞悉矩阵乘法,这就是AI思考的样子
首先来看一个经典算法——通过计算对应左侧行和右侧列的点积来计算每个结果元素。从这里的动画可以看到,相乘的值向量扫过立方体内部,每一次都在相应位置提交一个求和后的结果。这里,L具有填充有1(蓝色)或-1(红色)的行块;R具有类似填充的列块。这里k是24,所以结果矩阵(L@R)的蓝色值为24...
微软提出模型稀疏化新方法:单 GPU 就能压缩模型,性能不变参数少 25%
结果就是,形成了稀疏模式,意味着在神经网络前向传递所需的矩阵乘法中,可以跳过一些浮点运算。运算速度的相对提升取决于稀疏程度和稀疏模式。与其他剪枝方法不同,SliceGPT会彻底剪掉(slice的由来)权重矩阵的整行或整列。在切分之前,研究人员会对网络进行一次转换,使预测结果保持不变,因此切分只会产生很小的影响。
一文详谈RAG优化方案与实践
在RAG模型中,检索阶段的输出直接影响到生成阶段的输入和最终的输出质量。如果RAG数据库中存在大量的错误信息并被检索,这可能引导模型走向错误的方向,即使优化检索阶段做大量的工作,可能对结果的影响也微乎其微。2.2数据向量化的信息损失为了实现高效的文档检索,通常需要将原始的文本数据转化为数值向量,这一过程又称...