Full Attention 的公式： Attention(Q, K, V) = softmax\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d}}\right)V 其中 Q, K, V \in \mathbb{R}^{N \times d}。这一步的瓶颈就是 QK^T：产生了一个 N \times N 的矩阵。方法：如何绕开 QK^T Sparse：只计算一部分 QKᵀ（如局部块或p

#Attention机制 #复杂度优化 #Sparse #Linear #Low-rank

相关新闻

三秋十李 Sergio

1周前

之前团队项目管理一直用的 Notion，今天打算切到 Linear 试试看，专门做项目管理的应该比自己用notion搭的好用吧～试试看

Cali Castle

5个月前

Linear CEO Karri 现场锐评其他初创公司的落地页，有点意思

Cali Castle

5个月前

Operate alpha LFG 需要更多这样的 Linear 级别工具

Frank Wang 玉伯

6个月前

Yesterday, while trying out Notion 3.0, I found myself quickly losing interest. 昨天试用 Notion 3.0 过程中，越用越无趣。 Take connecting Linear into Notion as an example. We’ve only been using Linear for less tha

karminski-牙医

11个月前

看到个博主 tycho_brahes_nose_ 搞了个以可视化的方式展示 GPT-2（小型）模型的3D演示。这个演示展示了输入prompt后每个注意力块的注意力权重矩阵的计算过程。注意力头在 y 轴堆叠， token 到 token 的交互在 x 轴和 z 轴上展示。非常有助于大家理解GPT模型是怎么运行的。在线体验地址：

Full Attention 的公式： Attention(Q, K, V) = softmax\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d}}\right)V 其中 Q, K, V \in \mathbb{R}^{N \times d}。 这一步的瓶颈就是 QK^T：产生了一个 N \times N 的矩阵。 方法：如何绕开 QK^T Sparse：只计算一部分 QKᵀ（如局部块或p

相关新闻

Full Attention 的公式： Attention(Q, K, V) = softmax\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d}}\right)V 其中 Q, K, V \in \mathbb{R}^{N \times d}。这一步的瓶颈就是 QK^T：产生了一个 N \times N 的矩阵。方法：如何绕开 QK^T Sparse：只计算一部分 QKᵀ（如局部块或p