shape: (seq length, embed dim) 应用: Llama等大模型 嵌入方法: position embed * input embed 优点: 1、不需要训练。 2、具有远程衰减性。 3、理论上具备长度外推性。 4、相对位置信息是乘性。当Q、K向量计算内积后,内积的结果带有相对位置信息。 缺点: 1、sin和cos是高频振荡函数,不是直线或者渐近趋于...
答案是不会,激活值和batch_size以及seq_length相关,实际训练的时候激活值对显存的占用会很大,对于激活值的正向优化大于备份模型参数的负向优化,最终的显存是减少的。(这里还可以考虑梯度检查点的优化方法,能更进一步优化激活值的显存,感兴趣可以看看这个大模型高效训练...
seq_len,d_model分别为本文维度说明中的s和h,也即序列长度和每个token的向量维度 W^Q, W^K, W^V 即attention层需要做训练的三块权重。 k_dim,v_dim满足: k\_dim = v\_dim = d\_model//num\_heads = h // num\_heads 理清了单头,我们来看多头的情况,下图展示了当num_heads = 2时attention...
如前所述,这一部分的矩阵向量乘计算的计算量比矩阵矩阵乘要小得多,它的算力通常要小很多,但是同样地,它需要执行的任务量也要更小。在这里它需要执行的计算量为2*2*batch_size*seq_length*hidden_dim,因此需要的延时为 基于同样的原因,这两部分的延时也可以近似地取最大值来分析。值得注意的是,这部分的计算量...
V100 测试：每个机器 8 张 Tesla V100 32G 型号 GPU，网络带宽 100GA100 测试：每个机器 8 张 Ampere A100 40G 型号 GPU，网络带宽 800G 模型和对照组选择 veGiantModel 选择了 GPT-13B 模型进行评估，seq length 是 256, global batch size 是 1536。GPT 为目前市面上最为流行的 transformer based 语言...
Attention 其实就是seq2seq机器翻译中,对相关的词给比较大的权重。 代码实现: importtorchimporttorch.nnasnnclassAttention(nn.Module): def __init__(self,query_dim,key_dim,value_dim): super(Attention,self).__init__() self.query_dim = query_dim ...
max_length=max_seq_len, padding="max_length", truncation=True, return_tensors="pt") reject_token=tokenizer(reject_sentence, max_length=max_seq_len, padding="max_length", truncation=True, return_tensors="pt") chosen_token["input_ids"] = chosen_token["input_ids"] ...
seq_len,d_model分别为本文维度说明中的s和h,也即序列长度和每个token的向量维度 即attention层需要做训练的三块权重。 k_dim,v_dim满足: 理清了单头,我们来看多头的情况,下图展示了当num_heads = 2时attention层的计算方法。即对每一块权重,我们都沿着列方向(k_dim)维度切割一刀。此时每个head上的的维度都...
RoPE 中的 COS 和 SIN 矩阵维度(seq_length, embed_dim),其中 seq_length 就是模型支持的最大序列长度,embed_dim 是词嵌入维度。矩阵中的每个值表示一个位置上的正弦或余弦编码。为了支持更长的上下文,需要重新计算更大尺寸的 COS 和 SIN 矩阵。
因为不用GQA,q_len 就是 seq_length 就是 kv_seq_len 三、MHA计算 实际的多头计算代码如下,这里是通过torch.matmul实现的: attn_weights = torch.matmul(query_states, key_states.transpose(2, 3)) / math.sqrt(self.head_dim) if attention_mask is not None: # no matter the length, we just slic...