爆火的AI智能助手ChatGPT中自留意力机制的演化与优化
在自然语言处理范畴，大语言模型（如GPT系列）已经取得了显著的成功，而自留意力机制（Self-Attention）则是这些模型的核心构成部分。自留意力机制允许模型在处理序列数据时，动态地调解对不同部分的关注程度，使得模型能够捕捉到长距离依赖关系和复杂的语义信息。然而，随着模型规模的增大，如何优化和加速自留意力计算成为了研究和应用中的重要题目。本文将具体介绍大语言模型（如ChatGPT）中常见的Self-Attention变种，包罗 mask矩阵、Multi-Head Attention、KV Cache、Multi-Query Attention 和 Grouped-Query Attention，并探究它们如何在练习和推理阶段应用。
爆火的AI智能助手ChatGPT中自留意力机制的演化与优化
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