Transformer中的Attention机制：为何选择点乘而非加法？

Transformer模型在自然语言处理中的广泛应用主要得益于其核心机制——Attention机制。Attention机制通过衡量不同单词之间的相关性，使模型能够捕捉长距离依赖关系。在Attention计算中，通常选择使用**点乘（Dot Product）**来衡量Query和Key之间的相关性。一个常见的问题是：为什么选择点乘而不是加法？本文将详细探讨两者在计算复杂度和效果上的差异，并给出相关代码示例。

为什么Transformer中Q和K使用不同的权重矩阵生成？

在Transformer架构中，自注意力机制依赖于查询（Query）、键（Key）、和值（Value）之间的关系。查询和键是生成注意力权重的关键元素，而值则是实际进行加权的元素。我们具体来分析为什么在生成Q和K时要使用不同的权重矩阵，而不能直接用同一个值进行自身点乘。

Transformer 为什么使用多头注意力，而不是单头？

在现代深度学习中，Transformer 模型的多头注意力（Multi-Head Attention）机制被证明是自然语言处理和其他领域中极其强大的工具。一个常见的问题是：为什么 Transformer 使用多头注意力，而不是简单地使用一个头的注意力？ 本文将从公式推导和代码实现的角度进行详细且专业的讲解。

提示词：推荐博客的软文撰写者

如何理解多模态模型Qwen2-VL中的MIN_PIXELS和MAX_PIXELS

在多模态模型Qwen2-VL中，MIN_PIXELS 和 MAX_PIXELS 的设定决定了图像输入的最小和最大像素限制。这些设定帮助模型在保证图像质量的前提下，控制计算成本和资源消耗。本文将结合源码详细介绍这些变量的意义及其实现细节。完整代码可以在 Qwen2-VL的GitHub仓库 中找到。

项目概述

本项目旨在构建一个基于InternVL2-40B模型的多模态API服务。该服务使用Docker环境，利用lmdeploy库进行模型部署，并通过API接口接收图像和文本输入，生成描述性文本输出。

环境准备

相关资源链接

• 项目模型地址
• lmdeploy文档
• Dockerfile
• 所有InternVL2模型

文献是记录有（ ）和( )的一切载体【多选】

按照国际标准，“文献”的定义是“记录有知识和信息的一切载体”，按载体说，包括纸草文献、泥板文献、甲骨文献、金文文献、石刻文献、简牍文献、纸质文献、音像文献、机读文献等。

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• Qwen2-VL GitHub项目：Qwen2-VL
• Qwen2-VL-7B-Instruct Hugging Face模型仓库：Qwen2-VL-7B-Instruct

vllm 的 api方式 【显存占用有问题】

启动镜像并安装必要环境

首先，使用以下命令启动 Docker 镜像，并挂载指定目录到容器中：

bash
展开代码
docker run --gpus all -it --shm-size 16G --rm -v /root/xiedong/Qwen2-VL-7B-Instruct:/Qwen2-VL-7B-Instruct --net host qwenllm/qwenvl:2-cu121 bash

接下来，在容器内安装必要的依赖包：

bash
展开代码
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers@21fac7abba2a37fae86106f87fcf9974fd1e3830
pip install accelerate
pip install -U qwen-vl-utils

# 根据你的 CUDA 版本安装 vllm
CUDA_VERSION=cu121
pip install 'vllm==0.6.1' --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/${CUDA_VERSION}