โจทย์ทั้งหมด
ปานกลาง 0 ข้อที่แก้แล้ว อัตราผ่าน 0%

Self-attention แบบ causal (มีมาสก์)

Implement attention แบบมีมาสก์ของโมเดล GPT ซึ่งแต่ละ token มองเห็นได้เฉพาะตัวเองและ token ก่อนหน้า

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

  • ซ่อน token ในอนาคตด้วยมาสก์ causal
  • ใช้ softmax เฉพาะตำแหน่งที่อนุญาต
  • เข้าใจว่าโมเดลภาษาสร้างข้อความอย่างไร

โจทย์

โมเดลภาษาต้องไม่แอบดูคำในอนาคต Causal attention มาสก์อนาคตไว้: แถว query i สนใจได้เฉพาะแถว key 0 ถึง i

สำหรับแต่ละแถว i (queries, keys และ values มี n แถวทั้งหมด):

  1. ให้คะแนนแต่ละ key ที่อนุญาต j ≤ i: score = (queries[i] · keys[j]) / √d โดยที่ d คือจำนวนคอลัมน์ของ keys
  2. ใช้ softmax เฉพาะกับคะแนนที่อนุญาตเหล่านั้น (ลบค่าที่มากที่สุดก่อนคำนวณ e^x)
  3. แถวเอาต์พุต i = Σ weight_j × values[j] สำหรับ j ≤ i

จง implement causal_attention(queries, keys, values)

อินพุต

queries, keys: n แถว แถวละ d จำนวน

values: n แถว แถวละ v จำนวน

เอาต์พุต

คืนค่าเมทริกซ์เอาต์พุตขนาด n × v

เงื่อนไข

1 ≤ n ≤ 50, 1 ≤ d, v ≤ 32

-10 ≤ แต่ละค่า ≤ 10

ตัวอย่าง

ตัวอย่างที่ 1
อินพุต:
keys = [
    [1.0],
    [2.0],
    [3.0]
]
values = [
    [3.0],
    [6.0],
    [9.0]
]
queries = [
    [0.0],
    [0.0],
    [0.0]
]

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง:
expected = [
    [3.0],
    [4.5],
    [6.0]
]
อินพุต:
std::vector<std::vector<double>> keys = {
    {1.0},
    {2.0},
    {3.0}
};
std::vector<std::vector<double>> values = {
    {3.0},
    {6.0},
    {9.0}
};
std::vector<std::vector<double>> queries = {
    {0.0},
    {0.0},
    {0.0}
};

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง:
std::vector<std::vector<double>> expected = {
    {3.0},
    {4.5},
    {6.0}
};
อินพุต:
double[][] keys = new double[][] {
    new double[] {1.0},
    new double[] {2.0},
    new double[] {3.0}
};
double[][] values = new double[][] {
    new double[] {3.0},
    new double[] {6.0},
    new double[] {9.0}
};
double[][] queries = new double[][] {
    new double[] {0.0},
    new double[] {0.0},
    new double[] {0.0}
};

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง:
double[][] expected = new double[][] {
    new double[] {3.0},
    new double[] {4.5},
    new double[] {6.0}
};

คำอธิบาย

คะแนนทั้งหมดเป็น 0 ดังนั้นแต่ละแถวเฉลี่ยค่าที่มองเห็นได้: แถว 0 เห็นแค่ 3 แถว 1 เฉลี่ย 3 และ 6 (4.5) แถว 2 เฉลี่ยทั้งสามค่า (6)

ตัวอย่างที่ 2
อินพุต:
keys = [
    [1.0, 0.0],
    [1.0, 0.0]
]
values = [
    [1.0, 2.0],
    [3.0, 4.0]
]
queries = [
    [1.0, 0.0],
    [1.0, 0.0]
]

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง:
expected = [
    [1.0, 2.0],
    [2.0, 3.0]
]
อินพุต:
std::vector<std::vector<double>> keys = {
    {1.0, 0.0},
    {1.0, 0.0}
};
std::vector<std::vector<double>> values = {
    {1.0, 2.0},
    {3.0, 4.0}
};
std::vector<std::vector<double>> queries = {
    {1.0, 0.0},
    {1.0, 0.0}
};

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง:
std::vector<std::vector<double>> expected = {
    {1.0, 2.0},
    {2.0, 3.0}
};
อินพุต:
double[][] keys = new double[][] {
    new double[] {1.0, 0.0},
    new double[] {1.0, 0.0}
};
double[][] values = new double[][] {
    new double[] {1.0, 2.0},
    new double[] {3.0, 4.0}
};
double[][] queries = new double[][] {
    new double[] {1.0, 0.0},
    new double[] {1.0, 0.0}
};

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง:
double[][] expected = new double[][] {
    new double[] {1.0, 2.0},
    new double[] {2.0, 3.0}
};

คำอธิบาย

แถว 0 เห็นแค่ตัวเองและคัดลอก values[0] = [1, 2] แถว 1 ให้คะแนนเท่ากันกับทั้งสอง key และเฉลี่ยค่า: [2, 3]

แหล่งอ้างอิง

โจทย์นี้ปรับให้เหมาะกับ CodeUtility กรุณาทำตามคำชี้แจงและข้อจำกัดด้านบน

เรียนรู้จากคนอื่น

แนวทางจากชุมชน

ยังไม่มีวิธีทำที่เผยแพร่ ลองแก้โจทย์นี้เพื่อแชร์วิธีแรก