目次
自己注意メカニズムは、トランスフォーマーの分解比較: 部品 V と重量 K の生成、および重量調整のためのフィードフォワード ニューラル ネットワーク: 予備変形です。
アテンションメカニズム: マルチアテンションメカニズムを採用: 1 人が欠陥を起こしてモデルが失敗することを防ぎます。
データフロー: アルゴリズムを使用して単語をベクトル化します, 同じ賭け。512ビット
重み付け: Q、K、V を使用して計算を実行し、コンポーネントの説明と関係の説明を生成する編集
失敗を防止し、初期重みの影響を排除するための 8 つの重みマトリックス編集
単語のベクトル化、関係の説明を生成するための行列の乗算、注意の重み、および最終的な重み付き合計編集
ゲームはゲームだ
北京とともに: 冬季オリンピック
変換: エンコード、デコード 12 ステップ
自己注意メカニズムは、トランスフォーマーの分解比較: 部品 V と重量 K の生成、および重量調整のためのフィードフォワード ニューラル ネットワーク: 予備変形です。
エンコーダの注意はコンテキスト情報を考慮することです
[トランスフォーマーモデル] 優雅なアニメーションは学びやすく、イメージメタファーは覚えやすい_哔哩哔哩_bilibili
アテンションメカニズム: マルチアテンションメカニズムを採用: 1 人が欠陥を起こしてモデルが失敗することを防ぎます。
データフロー: アルゴリズムを使用して単語をベクトル化します, 同じ賭け。512ビット
重みによるコンポーネントの説明と関係の説明を計算して生成: Q、K、V
失敗を防止し、初期重みの影響を排除するための 8 つの重みマトリックス
単語のベクトル化、関係の説明を生成するための行列の乗算、注意の重み、および最終的な重み付き合計
