相似度 文章 進入相似度技術(shù)社區(qū)
掌握AI尚方寶劍：注意力機制
- 1 前言經(jīng)過上一期的范例和解說，您對于相似度的計算，已經(jīng)建立良好的基礎(chǔ)了。就可以輕易地來理解和掌握注意力(Attention) 機制。這項機制在許多大語言模型( 如ChatGPT、Gemma等) 里，都扮演了極為關(guān)鍵性的角色。再看看最近聲勢非常浩大的Sora，其關(guān)鍵技術(shù)——DiT(Diffusion Transformer) 的核心也是注意力機制。于是，本文就從上一期介紹的相似度(Similarity) 基礎(chǔ)，繼續(xù)延伸到注意力機制。此外，更重要的是：此項機制也是可以學習的(Learnable)，于是就來把
- 關(guān)鍵字： 202404 相似度 注意力機制
AI神奇魅力的源點：相似度
- 1 前言在本專欄去年的文章《從隱空間認識CLIP 多模態(tài)模型》里，已經(jīng)介紹過了：CLIP 的核心設(shè)計概念是，把各文句和圖像映射到隱空間里的一個點( 以向量表示)。其針對每一個文句和圖像都會提取其特征，并映射到這個隱空間里的某一點。然后經(jīng)由矩陣計算出向量夾角的余弦(Cosine) 值，來估計它們之間的相似度(Similarity)。此外，在Transformer 里扮演核心角色的點積注意力(Dot-Product attention) 機制，其先透過點積運算，從Q與K矩陣計算出的其相似度(Similarit
- 關(guān)鍵字： 202403 LLM 相似度 CLIP Transformer
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