回暖后再降温便是"倒春寒"吗？寒流防护攻略请查收

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掩码赋予了GPT单向留意力的特性，降温这契合因果解码器的架构，降温多头使GPT能够从不同视点发现特征，自留意力中的自指的是模型重视的是单一词元序列，而不是不同序列之间的特征，比方RNN的循环留意力环绕的是同一序列的不一起间步。其间预填充阶段是核算密集型的，倒春因为其触及到了矩阵乘法的核算，而解码阶段是内存密集型的，因为它触及到了许多对缓存的拜访。

在论文中，防护Transformer阐明晰三点原因，防护来阐明为何放弃RNN和CNN，只保存留意力机制Transformer论文：《AttentionisAllYouNeed》原文：Inthissectionwecomparevariousaspectsofself-attentionlayerstotherecurrentandconvolutionallayerscommonlyusedformappingonevariable-lengthsequenceofsymbolrepresentations(x1,...,xn)toanothersequenceofequallength(z1,...,zn),withxi,zi∈Rd,suchasahiddenlayerinatypicalsequencetransductionencoderordecoder.Motivatingouruseofself-attentionweconsiderthreedesiderata.-Oneisthetotalcomputationalcomplexityperlayer.-Anotheristheamountofcomputationthatcanbeparallelized,asmeasuredbytheminimumnumberofsequentialoperationsrequired.-Thethirdisthepathlengthbetweenlong-rangedependenciesinthenetwork.Learninglong-rangedependenciesisakeychallengeinmanysequencetransductiontasks.Onekeyfactoraffectingtheabilitytolearnsuchdependenciesisthelengthofthepathsforwardandbackwardsignalshavetotraverseinthenetwork.Theshorterthesepathsbetweenanycombinationofpositionsintheinputandoutputsequences,theeasieritistolearnlong-rangedependencies[12].译文：在这一部分中，咱们比较了自留意力层与一般用于将一个可变长序列的符号表明（x1,...,xn）映射到另一个等长序列（z1,...,zn）的循环层和卷积层的不同方面，其间xi,zi∈Rd。首要，攻略X是输入向量，代表了现已充沛结合上下文信息的单个词元，它由自留意力层供给，其维度便是躲藏层的维度，比方GPT-3中是12288。这些部分独自拿出来看会有些笼统，请查让咱们测验将一段文本输入给大模型，请查看一看大模型的全体处理流程1.分词（Tokenization）：首要大模型会进行分词，将文本内容分割成一系列的词元（token）。

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