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「Embedding 模型」找到 520 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…再把头维移到便于批量矩阵乘的位置。每个头计算Q乘K转置、除以每头维度平方根、应用mask和softmax，再与V相乘。各头输出拼回模型维度并经过输出投影。数学上各头可并行，但底层可能用融合kernel完成，不等于真的启动互不相关的任务。 位置处理要看架构。绝对位置向量通常在投影前加到token表示；RoPE则对每个头的Q和K成对旋转，使点积带上相对位置信息，V通常不旋转。RoPE原论文给出相对位置性质，但原生配置在训练长度之外并不自动保证稳定效果，实际长上下文常结合频率缩放、…
匹配正文：…清洗数据，因此把它缩成“视觉编码器加projection”会丢掉关键机制。 所谓统一token也不意味着无损。图像离散码、连续视觉embedding、音频codec和文本token都可能压缩原始信号，分辨率、码本、量化和resampler决定信息损失。统一接口的价值是让自回归或共享主干处理多模态，不是保证像素、声学或时序细节完整。对闭源模型只能引用技术报告公开内容，不能从结果反推未披露架构。训练中还要平衡模态比例、重复数据、字幕噪声与语言能力回退。 偏好优化也要准确定位。DP…
为什么需要位置信息 不带位置项的自注意力对 token 排列是置换等变的，因此模型需要额外机制区分顺序。常见方案不是简单的优劣排名，而是把位置信息注入 hidden state、attention score 或 Q/K 几何关系。 方法 核心做法 主要边界 Learned absolute 为位置查表并与 token embedding 相加 表外位置没有已学习向量，扩窗需额外处理 Sinusoidal absolute 用不同频率的 sin/cos 直接计算位置向量 可计…
学习内容与项目面试，在同一条路上。