AI說書 - 從0開始 - 255 | Attention Head 輸出機率檢視

閱讀時間約 2 分鐘

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。


有了 AI說書 - 從0開始 - 254 | Attention Head 輸出機率檢視 的準備,我們可以撰寫以下程式來檢視 Attention Head 的輸出機率:

for layer, attention in enumerate(attentions):
print(f"Layer {layer+1}:")
for head, head_attention in enumerate(attention[0]):
print(f"Head {head+1}:")
for source_token, target_tokens in enumerate(head_attention[:len(tokens)]):
print(f"Source token '{tokens[source_token]}' (index {source_token+1}):")
for target_token, attention_value in enumerate(target_tokens[:len(tokens)]):
print(f"Target token '{tokens[target_token]}' (index {target_token+1}): {attention_value}")


結果為:

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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。 如果我們想要獲得 Transformer 的模型觀點,只需要撰寫以下程式碼: model_view(attention, tokens, sentence_b_sta
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 251 | Attention Head 視覺化 對 BertViz 的操作,如果我們點選 「cats」一詞,會得到以下結果圖: 其
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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。 我們在 AI說書 - 從0開始 - 249 | BertViz 安裝 中已經準備好所有的素材了,包含 BertViz 的安裝,以及資料準備,現在可以展開視覺化之旅:
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。 Jesse Vig 的文章 A Multiscale Visualization of Attention in the Transformer Model, 2019
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