NLP:Attention和self-attention的区别
核心思想是根据不同的上下文为不同的信息分配不同的注意力权重
效果:
- Attention:它允许模型在解码时聚焦于输入的特定部分,从而更好地捕获上下文信息。
- Self-attention:它帮助模型捕获输入序列内部的关系,无论这些关系的距离有多远。
计算:
- Attention:权重是基于当前的输出(或解码器状态)和所有的输入(或编码器状态)来计算的。
- Self-attention:权重是基于输入序列的每一个元素与其他所有元素的关系来计算的。
数学:
self-attention比attention约束条件多了两个:
1. Q=K=V(同源) 也就是说,查询、键、和值都来自于同一个地方,即输入序列和输出序列是相同的,即模型在生成每一个输出时都对自己的所有输入(包括自己)进行加权求和。
2. Q,K,V需要遵循attention的做法
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