如何理解AI模型的“注意力”？

作者：董董灿是个攻城狮发布时间：2024-06-05

Ilya Sutskever，OpenAI的前首席科学家，曾经在一次演讲中公开提到在人工智能的发展中，注意力的出现是最令人兴奋的一项技术进步，并且这项技术将长期存在于AI的基础算法架构中，很难被替代...【查看原文】

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从头理解与编码LLM的自注意力机制

本文将介绍Transformer架构和GPT-4、LLaMA等语言大模型中使用的自注意力机制。自注意力和相关机制是LLM的核心组件，使用LLM时，了解这些机制十分有必要。

GPT-4 LLaMA

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一起因上一篇推文我们介绍了循环神经网络（RNN），但是这个网络会面临一些问题，比如在处理长序列的时候，RNN可能面临梯度消失或梯度爆炸等问题。多头注意力机制的引入为解决这些问题提供了一个有效的改良方法。多头注意力机制能够并行地处理不同位置的信息，从而更好地捕捉全局上的语义关联，避免了在长序列中的梯度传递问题。通过多头注意力的组合，模型可以更加全面地理解序列中的关系，从而在某些任务上取得更好的性能。那么，接下来，开启我们的ChatGPT的多头注意力之旅吧。二正文2

ChatGPT

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Falcon Mamba: 首个高效的无注意力机制 7B 模型

Falcon Mamba是由阿布扎比的Technology Innovation Institute (TII)开发并基于TII Falcon Mamba 7B License 1.0的开放获取模型。该模型是开放获取的，所以任何人都可以在 Hugging Face 生态系统中这里使用它进行研究或应用。Falcon Mamba：https://falconllm.tii.ae/tii-releases-first-sslm-with-falcon-mamba-7b.htmlTechnology Innova

Hugging Face

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AGI｜Transformer自注意力机制超全扫盲攻略，建议收藏！

一、前言2017年，谷歌团队推出一篇神经网络的论文，首次提出将“自注意力”机制引入深度学习中，这一机制可以根据输入数据各部分重要性的不同而分配不同的权重。当ChatGPT震惊世人时，Transformer也随之进入大众视野。一夜之间，AI创业公司层出不穷，掌握算力的互联网巨头们争相推出自己的大语言模型。这些模型都基于Transformer神经网络架构，比如ChatGPT只使用了其中的解码器，DeBERTa只使用了其编码器，Flan-UL2则编码解码全都使用。而对于用户来说，大语言模型还是一个黑盒，用户只知

AGI 谷歌深度学习大语言模型 ChatGPT

神州数码云基地 2024-07-05

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