注意力头可视化 注意力头视图可视化来自单个 Transformer 层的一个或多个头部的注意力。 每行显示从一个标记（左）到另一个标记（右）的注意力。...每个单元格显示特定头部的注意力权重，按层（行）和头部（列）索引。 每个单元格中的线表示从一个标记（左）到另一个标记（右）的注意力，线重与注意力值成正比（范围从 0 到 1）。...具体解释可以查看博客 用法： 单击任何单元格以查看相关注意力头的注意力详细视图（或取消选择该单元格）。 然后将鼠标悬停在详细视图左侧的任何标记上以过滤来自该标记的注意力。...在折叠视图（初始状态）中，线条显示了从每个标记（左）到每个其他标记（右）的注意力。在展开的视图中，该工具跟踪产生这些注意力权重的计算链。关于注意力机制的详细解释，请参考博客。...用法： 将鼠标悬停在可视化左侧的任何标记上，以过滤来自该标记的注意力。 然后单击悬停时显示的加号图标。这暴露了用于计算注意力权重的查询向量、关键向量和其他中间表示。
虽然这种方法在处理长文本上效果良好，但由于上下文重新计算中的二次注意力，时间复杂度为O(TL^2)，导致速度明显较慢，因此在实际的应用中并不切实可行。...(d) StreamingLLM 通过将注意力集中在一些初始标记上，并与最近的标记相结合，来实现稳定的注意力计算。这种方法非常高效，能够在处理扩展文本时提供可靠的性能。...这是由于Softmax操作需要所有上下文标记的注意力分数总和为1，因此即使当前查询在许多先前标记中没有强匹配，模型仍然需要将这些不需要的注意力值分配到某个地方，以便总和为1。...3、是否可以在StreamingLLM中输入长篇文本（如一本书）进行摘要？ 虽然可以输入长篇文本，但模型只能识别最新的标记。...因此，如果输入的是一本书，StreamingLLM可能只会对结尾段落进行摘要，而这些段落的内容可能并不深刻。正如前面所强调的，方案既没有扩大LLM的上下文窗口，也没有增强它们的长期记忆。
为了减轻文本惯性，作者额外构建了一个不含图像的输入。在正向推理过程中，作者通过编辑LLaMA中的自我注意力图来增强对图像标记的关注。...鉴于生成过程中对图像的知识仅来自投影器的输出图像标记，作者的关注点集中在投影后的图像标记上，而不管它们之前的建模过程。 自回归语言解码器。...因此，作者通过索引提取最后一个标记在图像标记上的注意力权重。在干预之后，作者使用softmax函数重新分配每个标记的注意力值，在重新分配编码的隐藏状态时。...在这里，被替换为从三种不同类型分割中构建的 GT 物体。在“随机”分割中，从整个数据集中随机选择物体进行评估。在“流行”分割中，选择在数据集中出现频率最高的物体。...然而，当没有控制干预层，且对所有层应用干预时，不同模型的性能表现超参数在减轻语言先验中的影响。表5呈现了关注的消融研究结果，调整了带有激发图像标记的条件输入与纯文本输入的输出分布之间的平衡。
当使用分类分布（第3.1节）时，自回归模型可以享受到控制样本多样性的温度 的好处。实际上，无论是在语言还是图像中，现有文献都显示温度在自回归生成中扮演着关键角色。...与因果注意力不同，这里的损失只在未知标记上计算[21]。利用MAE风格的技巧，作者允许_所有_已知标记相互看见，也允许所有未知标记看见所有已知标记。...因果注意力遵循GPT[38]的常见实践（图2(a)）。输入序列通过一个标记（此处为[cls]）进行移位。三角 Mask [52]应用于注意力矩阵。在推理时，应用温度（τ）采样。...在表2中，作者研究了一个步长为8，输出序列长度为32×32的KL-8分词器。在没有增加生成器序列长度的情况下，作者将2×2标记组合成一个新的标记。...接下来，用双向注意力替换因果注意力会导致另一个巨大的增益，例如，在没有CFG的情况下将FID从13.07降低到3.43。 随机顺序、双向的AR本质上是一种MAR形式，一次预测一个标记。
然后通过过滤操作弃掉一些badcase，主要是基于否定词和关键词（主要是针对短句，相似对中差集中含有一些表达话题语义的关键词）做过滤，最后按照每条种子样本自动化标记的情况分层抽样一部分自动标记的数据，通过人工简单审核...对于没有标记上的发言样本，可以重复抽取经典发言然后再自动化标签扩展的步骤来不断迭代得到更加大量和多样化表达的标签语料集合。 ...输入词编号和词性编号，加载预训练好的Embedding向量参数，训练基于两层CNN+Highway结构的文本分类模型，保存验证集合中准确率最好的模型。...单头Self-Attention是沿用早期翻译中的注意力机制原理，单头自注意力机制的公式如下, 其中H是输入向量： 4....训练集中的label标错了。 训练样本中没有出现过类似的样本。 Badcase的修正 1. 数据层（样本的整理）： 2. 模型层（时间性能和效果平衡）： 3.
残差块：受到预归一化Transformer的启发，通过多层处理输入序列，对最终激活应用RMSNorm，并使用一个共享的线性层来计算标记概率。...局部滑动窗口注意力通过将注意力限制在固定窗口的过去标记上，解决了全局注意力的计算效率问题。 循环块受现有块（如GSS块和Mamba的块）的启发，对输入应用两个平行线性层。...Griffin在所有相同的FLOP下都比Transformer模型实现了更低的验证损失（没有使用全局注意力层）；而Hawk显示出稍高的验证损失，但随着FLOP的增加，这种差距逐渐缩小。...此外Griffin还优于MQA Transformer基线，显示了这些模型在使用更少的训练令牌标记实现高性能方面是有效的。...推理速度 在大型语言模型（LLMs）中的推理包括两个阶段：“预填充”阶段（其中提示信息被并行处理，这会导致速度与训练期间相似），以及“解码”阶段（其中标记被自回归地生成），循环模型在较长序列长度上展示出较低的延迟和较高的吞吐量
）- 词汇表中输入序列标记的索引。...返回 List[int] 一个整数列表，范围为[0, 1]：1 表示特殊标记，0 表示序列标记。 从没有添加特殊标记的标记列表中检索序列 ID。...如果target_mapping[k, i, j] = 1，则批次 k 中的第 i 个预测在第 j 个标记上。仅在预训练期间用于部分预测或用于顺序解码（生成）。...选择在 [0, 1] 中的掩码值： 1 表示那些“未被掩码”的标记， 0 表示那些“被掩码”的标记。 什么是注意力掩码？...选择在[0, 1]中的掩码值： 对于未被屏蔽的标记为 1， 对于被屏蔽的标记为 0。 什么是注意力掩码？
在开发确保没有违反这两条规则，开发就会变得更容易些，出问题也比较好找原因。接着来看看如何将 props 从一个组件传递到另一个组件。...="camera__image" :src="img" /> 在这里，我们将name渲染到h2标记中，并使用img设置img标记上的src属性。...template 中显示 rating: {{ name }}...如果没有设置也没有从外部传入，我们访问的时候就会得到undefined，这可能会给我们带来一些问题 在模板外使用 props 虽然能够在template中使用props很棒，但是真正强大的功能来自于在方法...> 样，您可以在以下位置使用组件的props： watch 中 生命周期 hook method computed 中 以及组件定义中的其他任何地方！
点击通路编号“hsa04115”，就可看到信号通路图，我们查询的PTEN基因被红色标注了出来。如果要查找该通路中的其他基因，也可以在本页面的搜索框中输入相应关键词，同样得到红色高亮显示。...此处注意输入的THOA基因没有检索到Uniprot ID，舍去；另又有两个FAS，得到了不一样的Entry，那是因为输入的是基因缩写，可能检索到同缩写的多个基因。...作业四 根据所给的芯片结果数据，分析差异变化从大到小排列，前50个分子参与的信号通路，给出匹配度最高的信号通路图（要求用橙色orange标记上调基因，用青色cyan标记下调基因） 我们从生信公司拿到了芯片数据...作业五 在GEO数据库中检索到GSE18842，并使用GEO在线工具分析该数据集中tumor和control组间差异表达的分子，并用KEGG Mapper进行通路分析，给出匹配度第2的通路，并用颜色标记...：红色标记上调倍数[4, ∞)；粉红色标记上调倍数在(0, 4)；蓝色标记下调倍数(-∞, -4]；青色标记下调倍数在(-4, 0)。
我们的方法利用全局上下文自注意力模块，与标准局部自注意力相结合，有效且高效地对长程和短程空间交互进行建模，而不需要计算注意力掩模或移动局部窗口等昂贵的操作。...此外，我们解决了 ViT 中缺乏归纳偏差的问题，并建议在我们的架构中利用修改后的融合反向残差块。我们提出的 GC ViT 在图像分类、对象检测和语义分割任务中实现了最先进的结果。...3.Less is More: Focus Attention for Efficient DETR(ICCV 2023) 标题：少即是多：集中注意力实现高效 DETR 作者：Dehua Zheng,...然而，所有标记都一视同仁地对待，这在传统编码器结构中带来了冗余的计算负担。最近的稀疏化策略利用信息标记的子集来降低注意力复杂性，从而通过稀疏编码器保持性能。但这些方法往往依赖于不可靠的模型统计数据。...此外，简单地减少令牌数量在很大程度上阻碍了检测性能，限制了这些稀疏模型的应用。我们提出 Focus-DETR，它将注意力集中在信息更丰富的标记上，以便在计算效率和模型准确性之间更好地权衡。
万亿标记上进行了预训练。...返回 List[int] 一个整数列表，范围为 [0, 1]：1 表示特殊标记，0 表示序列标记。 从没有添加特殊标记的标记列表中检索序列 ID。...返回 一个整数列表，范围为 [0, 1] 1 代表特殊标记，0 代表序列标记。 从没有添加特殊标记的标记列表中检索序列 ID。...返回 一个范围在[0, 1]内的整数列表 1 表示特殊标记，0 表示序列标记。 从没有添加特殊标记的标记列表中检索序列 id。...在自注意力头中用于计算加权平均值的全局注意力权重。这些是具有全局注意力的每个标记到序列中的每个标记的注意力权重。
然而，去噪网络架构的作用并没有得到很好的研究，大多数工作都依赖于卷积残差U-Nets。 本文研究了视觉transformer在基于扩散的生成学习中的有效性。...，我们的transformer块接收{xs}，一组标记在其输入中空间上排列在2D网格上。...它还接收xt，这是表示时间步长的时间标记。通过将位置时间嵌入提供给具有swish激活的小型MLP来获得时间标记[19]。这次令牌被传递到我们的去噪网络中的所有层。...本文提出了时间依赖的多头自注意力，通过在共享空间中投影特征和时间标记嵌入来捕捉长程空间和时间依赖性。...尽管StyleGAN-XL [61]在FID和IS方面显示了更好的 性能，但众所周知，基于gan的模型存在多样性低 的问题，这些问题无法被FID分数捕获。
Patrick von Platen 在文中介绍的 Hugging Face 研究的三种技术是 降低数值精度、使用一种叫作 Flash Attention 的注意力算法，以及使用 专门的推理架构。...von Platen 写道，使用 Flash Attention 是另一相关键的优化，它是大语言模型用来理解输入标记上下文关系的自注意力层的一种算法，有可能打破输入标记数量的二次增长。...因为该算法太过复杂，无法在这里描述，但可以这么说，它利用了 softmax 规范化统计数据和一些数学手段，在 只需要随输入标记线性增长的内存 的情况下提供相同的输出。...推理性能也得益于算法使用了更快的 SRAM 而不是更慢的 GPU VRAM。 在实践中，目前绝对没有理由不使用 Flash Attention。...目前的许多大语言模型中已经在使用这两种算法。 键值缓存可以作为对对话上下文进行编码的一种方法。键值缓存在发生每个新交互时增加一个元素，这比为每个请求编码 / 解码上下文的方法要有效得多。
2017年，谷歌引入了稀疏门控的专家混合层（Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer，MoE），该层在各种转换基准测试中显示出更好的结果，同时使用的计算比以前最先进的密集...标记的最终学习表示形式将是两位专家输出的加权组合。这允许不同的专家在不同类型的输入上激活。为了能够扩展到更大的模型，GLaM 架构中的每个专家都可以（使用GSPMD编译器后端扩展）跨多个计算设备。...GLaM 在训练期间使用更多的计算，因为它在更多的标记上进行训练，但在推理过程中使用的计算要少得多。...BigBird 模型中的稀疏注意力包括三个主要部分: 一组注意输入序列的所有部分的全局标记 所有标记注意一组相邻的局部标记 所有标记注意一组随机标记 BigBird 稀疏注意力模型由（注意输入序列的所有部分的...全局标记作为信息流的管道，证明了使用全局标记的稀疏注意力机制可以和全注意模型一样强大。 稀疏注意力模型的高效实现 大规模采用稀疏注意力的一个主要障碍，是稀疏操作在现代硬件中效率相当低。
返回 List[int] 一个整数列表，范围为 [0, 1]：1 表示特殊标记，0 表示序列标记。 从没有添加特殊标记的标记列表中检索序列 ID。...掩码值选择在[0, 1]中： 1 用于未被“掩码”处理的标记， 0 用于被“掩码”处理的标记。 什么是注意力掩码？...掩码值选择在[0, 1]中： 1 表示未被掩码的标记， 0 表示被掩码的标记。 什么是注意力掩码？...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及如果config.is_encoder_decoder=True在交叉注意力块中）可用（参见past_key_values输入）以加速顺序解码。...选择的掩码值在 [0, 1] 中：1 表示未被掩码的标记，0 表示被掩码的标记。 什么是注意力掩码？
ThingJS 界面概述 为了便于开发者在ThingJS下进行界面开发，ThingJS 提供的界面体系结构目录如下： 上述ThingJS界面体系中，进行3D场景可视化的区域，我们定义为3D容器，如下图所示...： 在3D“容器”内 提供了3D和2D的界面展示能力，如下图所示： 3D 界面 Marker：可以将图标、Canvas绘制的图片，展现在3D场景中或绑定在3D物体上。...运行结果见下图，在 Marker 上点击时，会改变标记上的数字： 查看示例 WebView 物体 我们可以使用 WebView 物体，将其他网站或者页面的内容嵌到 3D 中。...ThingJS 内置的 2D 界面 div 中$('#div2d').append($(template)); 查看示例 ThingJS 为了让大家快速编写界面，我们提供一个“快捷界面库”，可快速创建界面...） template：目前，模板样式提供两个样式 default 和 default2，如下图: cornerType: cornerType 是指角标样式，依次是:没有角标 none ，没有线的角标
对于每个文档，利用文本提取API获取纯文本数据集，删除空白部分和没有意义的文本。在数据集生成部分，作者采用两种生成策略：基于标记（token-based）和基于事实（fact-based）。...在微调过程中，梯度更新仅在辅助标记上执行，而不是在用户提示标记上，这样做是为了集中更新在新学习的知识上。 实验结果 下图显示了基于标记的数据集中原子事实的覆盖率。...可以发现，即使在10x规模的数据集中，仍有约20%的事实未被覆盖，这揭示了基于标记的数据集生成方法可能无法均匀覆盖所有新知识。...与基于标记的数据集相比，该方法能够更系统地覆盖所有事实，从而提高模型对新知识的学习效果。 通过以上对比可以发现，通过基于事实的数据集进行SFT，模型在问答任务中的表现有显著提升。...这验证了SFT方法在提高模型处理超出领域、超出知识截止日期的知识方面的有效性。尽管SFT模型在所有情况下都没有超过RAG模型的性能，但在缩小与RAG性能差距方面取得了进展，尤其是在10x数据集规模下。
即使完全没有属性信息，SPMM也能生成分子；当所有输入属性都被替换为[UNK]标记时（图2d），模型执行无条件的分子生成，输出遵循预训练数据集的分布。...基于Transformer的模型具有直观的注意力可视化优势，显示了模型如何考虑输入查询和键之间的关系。在图5中绘制了当给定SMILES及其属性向量输入时，预训练的SPMM最后一个融合层的跨注意力分数。...与氢键相关的属性（如‘NumHDonors’、‘NumHAcceptors’）显示出对含氧和氮原子的标记有高注意力分数。...属性‘RingCount’关注与环有关的标记，而对侧基显示出弱的注意力，属性‘NumAromaticRings’只对芳香环的组成部分给出高注意力分数。...当不同的SMILES标记在分子中扮演类似角色时，如分子7中的‘c1ccccc1)’和‘c1ccccc1’，它们的注意力模式也相似。
首先，我们证明了广泛存在的大规模激活在各种LLM和表征他们的位置。其次，我们发现它们的值在很大程度上保持不变，无论输入，它们作为不可或缺的偏置项在LLM中。...第三，这些大规模的激活导致注意概率集中到它们相应的标记上，并进一步导致自我注意输出中的隐式偏差项。最后，我们还研究了Vision Transformers中的大规模激活。...BERT中的注意力倾向于集中在“separate”token [SEP]上。...他们训练了GPT-2模型，并在自注意力中添加了额外的键（key）和值（value）嵌入作为显式偏差。实验结果显示，这种方法可以消除massive activations。...与自注意力的关联：作者发现massive activations与自注意力机制密切相关，它们导致注意力集中在相关token上，并在自注意力输出中形成隐含的偏差项。
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