理解神经网络的注意力机制（Attention）及PyTorch 实现

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理解神经网络的注意力机制（Attention）及PyTorch 实现

刚刚结束的 2022 年对于人工智能的许多进步来说是不可思议的一年。最近 AI 中的大多数著名地标都是由称为变形金刚的特定类别模型驱动的，无论是 chatGPT 的令人难以置信的进步，它席卷了世界，还是稳定的扩散，它为您的智能手机带来了类似科幻小说的功能。即使是 Tesla 的自动驾驶软件堆栈，也许是世界上部署最广泛的深度学习系统，也在引擎盖下使用变压器模型（双关语意）。“神经注意机制”是让 Transformer 在各种任务和数据集上如此成功的秘诀。

这是关于视觉转换器 (ViT) 的系列文章中的第一篇。在本文中，我们将了解注意力机制并回顾导致它的思想演变。接下来，我们就直观的了解一下。我们将从头开始在 PyTorch 框架中实现注意力机制，将直观的理解与数学细节结合起来，最终将这种理解转化为代码。尽管我们将在文章结尾专门讨论视觉转换器，但大部分讨论同样适用于大型语言模型 (LLM)，例如 GPT-3 和最近发布的 chatG文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-447039.html

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