Yes, both operations are equivalent in terms of their result, but they are implemented differently.

"torch.bmm(attention_slice, value)" uses the torch.bmm function, which performs a batch matrix-matrix product of matrices in a batch. In this case, the attention_slice and value tensors are matrices, and the result is a batch of matrices.

"einsum('b i j, b j d -> b i d', attention_slice, value)" uses the einsum function from the numpy library, which allows for a more flexible and efficient way of defining and computing multi-dimensional arrays. In this case, the einsum function is used to perform a dot product of the attention_slice and value tensors, where the resulting tensor has dimensions "b i d".

So in summary, both operations perform the same dot product operation, but the einsum function provides a more flexible way to specify the operations and allows for more efficient computation.
ใช่ การดำเนินการทั้งสองมีความเท่าเทียมกันในแง่ของผลลัพธ์ แต่มีการดำเนินการต่างกัน "torch.bmm(attention_slice, value)" ใช้ฟังก์ชัน torch.bmm ซึ่งดำเนินการผลิตภัณฑ์เมทริกซ์-เมทริกซ์แบบแบตช์ของเมทริกซ์ในแบตช์ ในกรณีนี้ เมตริก Attention_slice และค่าเป็นเมทริกซ์ และผลลัพธ์คือเมทริกซ์ชุดหนึ่ง "einsum('bij, bjd -> bi d', Attention_slice, value)" ใช้ฟังก์ชัน einsum จากไลบรารี numpy ซึ่งช่วยให้กำหนดและคำนวณอาร์เรย์หลายมิติได้อย่างยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในกรณีนี้ ฟังก์ชัน einsum ถูกใช้เพื่อแสดงดอทโปรดัคของ Attention_slice และเทนเซอร์ค่า โดยที่เทนเซอร์ที่ได้จะมีขนาดเป็น "bi d" โดยสรุป การดำเนินการทั้งสองมีการดำเนินการดอทโปรดัคเหมือนกัน แต่ฟังก์ชัน einsum ให้วิธีที่ยืดหยุ่นมากขึ้นในการระบุการดำเนินการและช่วยให้การคำนวณมีประสิทธิภาพมากขึ้น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence