百万上下文大语言模型算法架构编号A1：多模态Transformer核心架构类型：模型架构函数名称：MultiModalTransformer子函数列表：MultiHeadAttentionMoEFFNCrossModalFusionRotaryPositionEmbeddingHierarchicalMemory互相调用：Attention→MoEFFN→CrossModalFusion→HierarchicalMemory算法逐步推理数学方程式：1. 多头注意力机制： Q = XW_Q, K = XW_K, V = XW_V Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k + M)V 2. 旋转位置编码： [q_m^{(1)}, q_m^{(2)}] = [q_m cos(mθ) - q_m sin(mθ), q_m sin(mθ) + q_m cos(mθ)] 3. 混合专家前馈网络： y = ∑_{i=1}^N G(x)_i ⋅ E_i(x) G(x) = softmax(TopK(W_g x, k)) 4. 跨模态融合： H_fused
【信息科学与工程学】【人工智能】百万上下文大语言模型算法01
百万上下文大语言模型算法架构编号A1：多模态Transformer核心架构类型：模型架构函数名称：MultiModalTransformer子函数列表：MultiHeadAttentionMoEFFNCrossModalFusionRotaryPositionEmbeddingHierarchicalMemory互相调用：Attention→MoEFFN→CrossModalFusion→HierarchicalMemory算法逐步推理数学方程式：1. 多头注意力机制： Q = XW_Q, K = XW_K, V = XW_V Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k + M)V 2. 旋转位置编码： [q_m^{(1)}, q_m^{(2)}] = [q_m cos(mθ) - q_m sin(mθ), q_m sin(mθ) + q_m cos(mθ)] 3. 混合专家前馈网络： y = ∑_{i=1}^N G(x)_i ⋅ E_i(x) G(x) = softmax(TopK(W_g x, k)) 4. 跨模态融合： H_fused
