文章 2025-01-04 来自:开发者社区

PyTorch FlexAttention技术实践:基于BlockMask实现因果注意力与变长序列处理

本文介绍了如何利用torch 2.5及以上版本中新引入的FlexAttention和BlockMask功能来实现因果注意力机制与填充输入的处理。 鉴于目前网络上缺乏关于FlexAttention处理填充输入序列的完整代码示例和技术讨论,本文将详细阐述一种实现方法,该方法同时涵盖了因果注意力机制的实现。 本文不会详细讨论FlexAttention的理论基础,如需了解更多技术细节,建议参考PyTor....

文章 2024-10-13 来自:开发者社区

三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现:从自注意力到因果自注意力

本文深入探讨Transformer模型中三种关键的注意力机制:自注意力、交叉注意力和因果自注意力。这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型(LLMs)的核心组件。通过理解这些注意力机制,我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。 我们不仅会讨论理论概念,还将使用Python和PyTorch从零开始实现这些注意力机制。通过实际编码,我们可以更深入地理解这些机制的内部工作原理。 文章目录....

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