#牛客在线求职答疑中心#笔试题代码实现scaled dot-product attention,实现一个33B参数的GPT模
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你好,很高兴为你解答。 首先,scaled dot-product attention是一种注意力机制,通常用于Transformer模型中。它的主要作用是计算query和key之间的相似度,然后根据相似度对value进行加权求和,从而得到最终的注意力输出。 实现scaled dot-product attention的步骤如下: 1. 首先,将query和key进行线性变换,得到q和k。 2. 计算q和k之间的点积,得到attention score。 3. 将attention score进行缩放,得到scaled attention score。 4. 计算value的权重,权重等于scaled attention score除以scaled attention score的平方根。 5. 对value进行加权求和,得到最终的注意力输出。 接下来,实现一个33B参数的GPT模型。GPT模型是一种基于Transformer的生成模型,通常用于自然语言生成任务。实现GPT模型的步骤如下: 1. 首先,定义模型参数,包括词表大小、隐藏层大小、注意力头数量等。 2. 初始化模型参数,可以使用Xavier初始化或者随机初始化。 3. 定义前向传播函数,实现Transformer编码器和解码器的计算。 4. 定义损失函数,通常使用交叉熵损失函数。 5. 定义优化器,例如Adam优化器。 6. 训练模型,使用训练数据对模型进行优化。 7. 生成文本,使用训练好的模型生成自然语言文本。 以上就是实现scaled dot-product attention和33B参数的GPT模型的步骤。希望对你有所帮助!
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发布于 03-29 18:43 此内容由AI生成

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03-31 15:36
C++
#软件开发2024笔面经# (1)为什么在国企不想干了?“技术追求”(PS:其实是钱少、不受待见、被边缘化)(2)拷打项目,国企项目非常垃圾,就这还是我美化的结果。问到并发量的时候我实在是编不下去了。(3)虚函数、虚表、虚指针解释一下,分别在哪个时间段创建的。(4)select、poll、epoll的区别解释一下,项目里面为什么用select不用别的?“并发量不大,没必要用poll和epoll”(PS:其实压根没有并发量,select都是我瞎编的)(5)内存池的基本原理解释一下。(6)左值引用和右值引用的区别解释一下,为什么需要右值?(7)智能指针的基本原理,引用计数是线程安全的吗?(是)智能指针是线程安全的吗?(不是,堆上对象未必做了线程安全包含)(8)多线程访问单例,你要怎么办?(答得不好,我说的thread_local,面试官不太满意)(9)stl::vector数据存在哪里?(堆)为什么不能在栈上?(栈空间连续,扩容的时候空间无法释放)(10)为什么栈比堆快?(没答上来,面试官提示了一下,跟虚拟内存计算相关)(11)unordered_map底层是什么?(哈希表)拷打哈希表(12)拷打内存管理、分页、分段等等。(13)C++入口函数是什么?(mian)main函数之前执行的是什么函数?(__init__函数)(14)时间差不多了,咱们写一道题目吧,这是公司规定,没办法,你方便共享屏幕吗?(PS:我还能不方便?)本来以为太这么说,题目会很简单,没想到题目又偏又难:LeetCode 907暴力解n3,我想到了一个优化的办法,n2,标准答案是单调栈。。n时间复杂度。。反问环节:贵公司的这个岗位的技术难点和业务成长点在于什么?面试官兴致勃勃地介绍起来,“我们是腾讯wxg最核心的部门”“我们都是技术大牛”之类的话。整体上看项目还是硬伤,手撕代码也不太行,单调栈这个没好好准备。许愿二面。
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