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建设钓鱼网站,搭建wordpress个人博客,最全的域名后缀,帮人做任务的网站简介 本文以Qwen2.5-32B大语言模型为例#xff0c;详细解析大模型推理中Self-Attention模块的算子计算逻辑。内容包括Attention推理流程、QKV-Linear算子计算、RoPE位置编码、GQA分组查询注意力机制以及Output-Linear算子的具体实现。通过简洁方式解释各算子核心计算逻辑…简介本文以Qwen2.5-32B大语言模型为例详细解析大模型推理中Self-Attention模块的算子计算逻辑。内容包括Attention推理流程、QKV-Linear算子计算、RoPE位置编码、GQA分组查询注意力机制以及Output-Linear算子的具体实现。通过简洁方式解释各算子核心计算逻辑帮助读者理解大模型中Self-Attention机制的工作原理适合AI工程师学习参考。此篇我将以 Qwen2.5-32B 大语言模型为例讲述大语言模型推理中 Self-Attention 模块的算子计算逻辑。PS文章以尽量简洁的形式讲述算子核心逻辑一些细节会被忽略比如 Linear 的加 Bias。一、Attention 的推理流程如上图模型流程按从左到右看Attention 算子按从下往上看Activation 数据流转到 Attention 模块之后主要几经过以下几个流程将同一个数据分别做 Q-LinearK-LinearV-Linear 分别得到 QKV 三个矩阵。再将 Q 与 K 转置之后分别做 RoPE 位置编码。再将 QK 位置编码后的矩阵送到 GQA 模块与 V 转置后的矩阵一起做 GQA 的计算。最后 GQA 的输出 Reshape 之后再做一次 O-Linear 矩阵乘得到整个 Attention 的输出。BBatch表示输入的请求个数。SSequence Length表示输入请求的文本长度。例如 [B, S, 5120]表示的当前算子输出 Activation 的 Shape。二、QKV-Linear 算子经过 Embedding/RMSNorm 之后得到 Activation 的输入数据是一个三维矩阵Shape 为 [B, S, 5120]。其中 Q 的权重宽为 512040*12840 表示 Head Num128 表示 Head Dim。每个 Batch 每个 Token 的 5120 个 Hidden States 值每行与权重中的 5120 个值每列乘累加得到 Q 的对应位置的一个值。三、RoPE 算子以 Q 作为 RoPE 输入为例Transpose 之后的 Shape 为 [B*40, S, 128]RoPE 分别对每 Head 数据操作。如下图所示我们取某个 Batch 的某个 Head 的某个 Token 的 128 个数据 {x_0x_1…x_127}。将前 64 个数据与后 64 个数据一一对应分别使用如下公式计算得到 RoPE 位置编码之后的输出 Q-RoPE。PS此处简洁的形式介绍算子计算逻辑θ 的计算RoPE 算法原理我将长文本外扩章节介绍四、GQA 算子A. 如下图中的 A 图我们先将 Q 与 K 的对应 Batch对应 Head对应 Token 的128 个值做乘累加得到 QK 矩阵注意力分数矩阵。这里是 GQA不是 MHA严格来说是 Q 的每 5 个 Head对应 K 的 1 个 Head。B. 如下图中的 B 图防止点积结果过大导致 Softmax 梯度消失我们对 QK 矩阵的每个值除以一个缩放因子 √dk得到 QK/D 矩阵。C. 如下图的 C 图先对 QK/D 矩阵做一个倒三角 Mask可以简单理解为只保留下三角的矩阵做 SoftmaxSoftmax 如图中公式所示。例如对其中的某个 Batch某个 Head某个 Token 的数据 {x_0x_1…x_s-n} 做 SoftMax 得到 QK/DS 矩阵中的 {y_0y_1…y_s-n}D. 如下图的 D 图我们将 QK/DS 矩阵与 V 的对应 Batch对应 Head对应 Token 的128 个值做乘累加得到 QK/DSV 矩阵。这里是 GQA不是 MHA严格来说是 QK/DS 的每 5 个 Head对应 V 的 1 个 Head。五、Output-Linear 算子如下图我们将 QK/DSV Reshape 后的矩阵与 Output 权重做矩阵乘得到最终的 Attention 输出 O-Output 矩阵因此而得到整个 Attention 模块的前向输出结果。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​