免费提示词
逐行拆解多头自注意力和训练代码
适合入门大模型原理的同学。你要提供:想深入的部分和现有基础。
请逐行带我拆解多头自注意力机制(Q/K/V 矩阵乘法、缩放因子、因果掩码 Mask 与 Softmax)的张量维度变化,并给出一份可直接运行的极简训练代码。
示例片段(ans-mini-gpt.py)
只是写法示意,不是完整程序。
# ANS 温度缩放与 Top-K 概率分布采样核心实现 (ans-mini-gpt.py)
import math
def ans_top_k_softmax(logits: list, temp: float = 0.8, k: int = 5) -> list:
scaled = [x / max(0.05, temp) for x in logits]
cutoff = sorted(scaled, reverse=True)[min(k - 1, len(scaled) - 1)]
exps = [math.exp(x - cutoff) if x >= cutoff else 0.0 for x in scaled]
s = sum(exps) or 1.0
return [round(e / s, 4) for e in exps]免费使用,可用于个人和商业项目。模型输出的内容由你自己核对。