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在nano GPT中,MLP(多层感知机)的矩阵长度之所以是输入嵌入维度(C)的4倍,这主要源于MLP的设计目的和其在Transformer模型中的作用。以下是对此现象的详细解释:
在Transformer模型中,MLP(多层感知机)通常位于注意力机制之后,用于对注意力层的输出进行进一步的处理和变换。MLP通过增加模型的非线性能力,帮助模型更好地捕捉输入数据中的复杂特征。
在nano GPT中,MLP的输入通常是注意力层的输出,其维度为s x h
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