设计网站的优势,珠海招聘网最新招聘信息,建设银行个人网站,iis部署网站 红叉前序文章 【AI系列】从零开始学习大模型GPT (1)- Build a Large Language Model (From Scratch) Build a Large Language Model 背景第1章：理解大型语言模型第2章：处理文本数据第3章：编码Attention机制什么是Attention机制？Attention机制的基本原理数学表示应用总结为什么要…前序文章 【AI系列】从零开始学习大模型GPT (1)- Build a Large Language Model (From Scratch) Build a Large Language Model 背景第1章：理解大型语言模型第2章：处理文本数据第3章：编码Attention机制什么是Attention机制？Attention机制的基本原理数学表示应用总结 为什么要使用注意力机制如何实现？简单注意力机制带训练权重的注意力机制紧凑注意力机制 mask attention多头注意力机制 第4章：从零实现GPT模型第5章：在未标记数据上进行预训练第6章：用于文本分类的微调第7章：为指令执行进行微调参考 背景
第1章：理解大型语言模型
见前序文章【AI系列】从零开始学习大模型GPT (1)- Build a Large Language Model (From Scratch)
第2章：处理文本数据
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第3章：编码Attention机制
什么是Attention机制？
Attention机制是一种在深度学习中广泛应用的技术，特别是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。它的核心思想是让模型在处理输入数据时，能够有选择地关注某些重要部分，而不是对所有部分一视同仁。这种机制可以显著提高模型的性能和效率。
Attention机制的基本原理
Attention机制的基本原理可以通过以下几个步骤来描述： 计算注意力权重（Attention Weights）： 对于每一个输入元素，计算它与其他输入元素的相关性（即注意力权重）。这些权重通常通过点积（dot product）或其他相似度度量方法来计算。 归一化权重： 使用Softmax函数将这些权重归一化，使它们的和为1。这一步确保了权重可以被解释为概率分布。 加权求和： 使用归一化后的权重对输入元素进行加权求和，得到一个新的表示。这一步的结果是模型能够更关注那些权重较高的输入元素。 数学表示
假设有一个输入序列 X = [ x 1 , x 2 , … , x n ] X = [x_1, x_2, \ldots, x_n] X=[x1,x2,…,xn]，Attention机制的计算过程可以表示为： 计算注意力权重： e i j = score ( x i , x j ) e_{ij} = \text{score}(x_i, x_j) eij=score(xi,xj) 其中， score ( x i , x j ) \text{score}(x_i, x_j) score(xi,xj) 可以是点积、加性函数等。 归一化权重： α i j = exp ( e i j ) ∑ k = 1 n exp ( e i k ) \alpha_{ij} = \frac{\exp(e_{ij})}{\sum_{k=1}^{n} \exp(e_{ik})} αij=∑k=1nexp(eik)exp
