AI說書 - 從0開始 - 64

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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。


AI說書 - 從0開始 - 63 為止,我們已經介紹完 Multi-Head Attention ,接著我們來談 Add & Norm 兩元件的功能:

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  • Add 這個函數執行 Residual Connections
  • 目的是希望輸入訊息不會遺失
  • 這概念就是:隨著一個句子的輸入 AI,但是它可能會忘記前面的字,因此我乾脆把輸入訊息再灌進去一次,這樣就比較不會忘記


接著來看 Norm 這個函數要做什麼事,首先回想 AI說書 - 從0開始 - 63 說在原始 Google 釋出的 Transformer 論文,在 Multi-Head Attention 之後的輸出維度將是 3 x 512 ,這個 3 是我現在假設輸入句子有三個字。


現在針對每個字的 512 維度向量,我要經過 Norm 函數,更具體來說是 Layer Normalization 函數,其作法是,輸入一個向量,輸出一樣是一個向量,且維度相同,只是中間的元素經過一些數學調整,數學運作式為:

圖片取自:台大電機 李宏毅教授的課程

圖片取自:台大電機 李宏毅教授的課程

  • 這是 Layer Normalization 的運作說明
  • 計算向量 x 內元素的均值,記為 m
  • 計算向量 x 內元素的標準差,記為 Sigma
  • 針對向量 x 內每個元素,均執行:減去 m ,除上 Sigma 的動作
  • 上述做完之後將得到一個向量 x'
  • 這個 x' 可以乘上一個 Scaling 參數
  • 乘上 Scaling 參數後的 x' 可以再加上一個 Bias 向量




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