Transformer数学推导——Q44 推导相对位置编码的增量更新公式(用于流式推理)

该问题归类到Transformer架构问题集——位置编码——相对位置编码。请参考LLM数学推导——Transformer架构问题集

在自然语言处理的高速赛道上,流式推理如同敏捷的 “短跑选手”,追求快速响应与实时处理。而相对位置编码的增量更新公式,就是赋予这位 “选手” 强大爆发力的关键训练秘籍。接下来,我们将深入推导这个公式,如同拆解精密仪器一般,探索其如何在流式推理中实现高效的位置信息处理。

1. 流式推理与相对位置编码背景

1.1 流式推理的特点与需求

流式推理,顾名思义,就像潺潺流动的溪水,数据如水流般连续不断地输入模型,模型需即时处理并输出结果,对实时性和高效性要求极高。在语音识别、实时翻译、智能客服等场景中,用户的输入是动态变化的,模型必须迅速响应,在极短时间内给出合理反馈。例如在实时翻译场景中,用户每说出一个词或一句话,翻译模型就要立刻进行处理并输出译文,稍有延迟就会影响用户体验。

1.2 相对位置编码的基础概念

相对位置编码摒弃了绝对位置编码为每个位置赋予固定向量的方式,转而聚焦于位置之间的相对关系。它通过特定的计算方式,将位置间的距离、顺序等信息融入到模型的计算中,使模型能够更好地理解文本的结构和语义。在自注意力机制计算注意力分数时,相对位置编码产生的偏置项会参与其中,调整不同位置信息的权重,从而帮助模型捕捉长距离依赖和局部语义关联 ,就像我们阅读文章时,会自然关注句子中词语的相对位置来理解含义。

2. 传统相对位置编码在流式推理中的困境

在传统的相对位置编码应用中,当处理新的输入数据时,模型往往需要重新计算整个序列的位置编码信息。这就好比每次有新的客人来到餐厅,服务员都要重新布置整个餐厅的桌椅,效率极低。在流式推理场景下,数据是逐个或逐段不断输入的,如果每次都重新计算全部位置编码,会产生大量的重复计算,浪费计算资源和时间,无法满足流式推理实时性的要求。

例如,在处理一段不断增长的对话文本时,每增加一句话,都重新计算整个对话的相对位置编码,会导致模型处理速度跟不上对话的输入速度,出现明显的延迟,严重影响用户体验。因此,我们迫切需要一种增量更新的方法,让模型能够高效处理不断涌入的数据。

3. 相对位置编码的增量更新公式推导

3.1 符号定义与前提假设

设当前已处理的序列长度为 t,新输入的元素位置为 t + 1。查询向量表示为 \mathbf{q}_i,键向量表示为 \mathbf{k}_j,相对位置编码产生的偏置项为 b_{ij},注意力分数为&nbs

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