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文章 2025-02-21 来自：开发者社区

LLM高效推理：KV缓存与分页注意力机制深度解析

随着大型语言模型（LLM）规模和复杂性的持续增长，高效推理的重要性日益凸显。KV（键值）缓存与分页注意力是两种优化LLM推理的关键技术。本文将深入剖析这些概念，阐述其重要性，并探讨它们在仅解码器（decoder-only）模型中的工作原理。常规推理机制首先，我们通过一个简单的例子来理解Transformer模型中典型的推理过程。假设我们需要生成短语： “The quick brown fox....

文章 2025-01-11 来自：开发者社区

自注意力机制全解析：从原理到计算细节，一文尽览！

引言自注意力机制的历史背景与发展自注意力机制（Self-Attention）的概念最早可以追溯到20世纪70年代的神经网络研究，但直到近年来才在深度学习领域得到广泛关注和发展。现代意义上的自注意力机制首次出现在2017年的论文《Attention is All You Need》中，该论文由Google Brain团队提出，...

文章 2024-11-26 来自：开发者社区

揭秘深度学习中的注意力机制：兼容性函数的深度解析

在深度学习的浪潮中，注意力机制（Attention Mechanism）如同一颗璀璨的明珠，照亮了自然语言处理、计算机视觉等多个领域的道路。而兼容性函数（Compatibility Function），作为注意力机制中的核心组件，其重要性不言而喻。本文将深入剖析兼容性函数的本质、类型及...

文章 2023-09-21 来自：开发者社区

解码注意力Attention机制：从技术解析到PyTorch实战

在本文中，我们深入探讨了注意力机制的理论基础和实际应用。从其历史发展和基础定义，到具体的数学模型，再到其在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能子领域的应用实例，本文为您提供了一个全面且深入的视角。通过Python和PyTorch代码示例，我们还展示了如何实现这一先进的机制。关注TechLead，分享AI技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦....

文章 2023-01-05 来自：开发者社区

注意力机制BAM和CBAM详细解析（附代码）

论文题目①：BAM: Bottleneck Attention Module论文题目②：CBAM：CBAM: Convolutional Block Attention ModuleBottlenet attention Module（BAM）依据人看东西时不可能把注意力放在所有的图像上，会把焦点目光聚集在图像的重要物体上。因此，作者提出了BAM注意力机制，仿照人的眼睛聚焦在图像几个重要的点上。....

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更新时间 2025-02-22 13:07:11

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