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Transformer Decoder只使用什么内存?

Transformer Decoder只使用自注意力机制(Self-Attention)来进行计算和存储。自注意力机制是Transformer模型中的关键组成部分,用于在解码器中对输入序列进行建模和生成输出序列。

自注意力机制通过计算查询(Query)、键(Key)和值(Value)之间的相似度来确定每个位置对其他位置的注意力权重。在Transformer Decoder中,每个位置的查询、键和值都是通过对前一层解码器的输出进行线性变换得到的。

在计算自注意力时,Transformer Decoder需要存储和访问所有位置的查询、键和值的表示。这些表示通常以矩阵的形式存储在内存中,以便在计算注意力权重时进行快速的矩阵乘法运算。

除了自注意力机制之外,Transformer Decoder还需要存储和访问其他辅助信息,如位置编码(Positional Encoding)和解码器的中间表示。位置编码用于为输入序列中的每个位置提供位置信息,以便模型能够捕捉序列中的顺序关系。解码器的中间表示则用于存储解码器在生成输出序列时的中间状态。

总之,Transformer Decoder只使用自注意力机制和其他辅助信息来进行计算和存储,不需要额外的外部内存。

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