一、什么是位置编码 在transformer的encoder和decoder的输入层中,使用了Positional Encoding,使得最终的输入满足: input = input\_embedding + positional\_encoding 这里,input_embedding是通过常规embedding层,将每一个token的向量维度从vocab_size映射到d_model,由
位置编码(下) 1. 前言之前介绍过transformer处理序列时的常用位置编码, 技术微佬:位置编码(上),包括包括绝对位置编码(包括静态位置编码和可学习位置编码)、相对位置编码、旋转位置编码。随着大模… 技术微佬 位置编码(PE)是如何在Transformers中发挥作用的 deeph...发表于deeph...打开...
$X_{final\quad embedding}=Embedding+Positional\quad Embedding$ 其中位置编码公式如下图所示: 其中pos 表示位置、i 表示维度、$d_{model}$表示位置向量的向量维度 、2i、2i+1表示的是奇偶数(奇偶维度),上图所示就是偶数位置使用 sin函数,奇数位置使用 cos 函数。 过把单词的词向量和位置向量进行叠加,这种方...
位置编码是为标记序列中元素位置而设计的技术。在自然语言处理里位置编码作用极为关键。它能让模型区分相同但位置不同的元素。例如在句子中不同位置的相同词汇。位置编码能把位置信息融入到输入表示中。有助于模型更好地理解文本的顺序结构。传统的位置编码方法有绝对位置编码。绝对位置编码直接赋予每个位置固定编码。其...
绝对位置编码的局限性 尽管使用广泛但绝对位置嵌入也并非没有缺点: 有限序列长度:如上所述,如果模型学习到某个点的位置向量,它本质上不能表示超出该限制的位置。 位置嵌入的独立性:每个位置嵌入都是独立于其他位置嵌入的。这意味着在模型看来,位置 1 和 2 之间的差异与位置 2 和 500 之间的差异相同。但是其实...
然而最近来自百川智能的研究发现，Rope 和 alibi 位置编码的主流实现在低精度（尤其是 bfloat16) 下存在位置编码碰撞的 bug, 这可能会影响模型的训练和推理。而且目前大部分主流开源模型的实现都存在该问题，连 llama 官方代码也中招了。还得从位置编码算法说起 为了弄清楚这个问题，得先从位置编码的算法原理说起，...
位置编码python实现 def sinusoidal_pos_embedding(seq_length, d_model, base): sin_cos_val = np.power(base,2* (np.arange(d_model) //2) / d_model) pos_embed = np.zeros((seq_length, d_model)) for k inrange(seq_length): pos_embed[k,0::2] = np.sin(k/sin_cos_val) ...
1.编码器详解 1.1. 编码器介绍 编码器，是一种用来测量机械旋转或位移的传感器。这种传感器能够测量机械部件在旋转或直线运动时的位移位置或速度等信息， 并将其转换成一系列电信号。编码器是工业中常用的传感器之一，广泛应用于工业生产当中需要对机械系统进行监视或控制的场景， 包括工业控制、机器人、照相机镜头、...
旋转式位置编码(RoPE)最早是论文[1]提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中并提升 transformer 架构性能的位置编码方式。而目前很火的 LLaMA 模型也是采用该位置编码方式。 接下来结合代码和论文来解读一下 RoPE。 基本概念 首先论文中定义一个长度为 N 的输入序列为:SN={wi}Ni=1 其中wi 表示...