旋转位置编码(Rotary Position Embedding,RoPE)是论文 Roformer: Enhanced Transformer With Rotray Position Embedding 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、GLM 模型也是采用该位置编码方式。 zenRRan 2023/09/11 5.6K0 聊聊大模型...
白话旋转位置编码(Rotary Position Embedding, RoPE) 致一 旋转位置编码理解 RoPE全称Rotary Position Embedding(旋转位置编码),是对传统位置编码的一种改进,个人认为其最主要的改进点总结起来有2个: 相较于原版位置编码,RoPE更强调了相对位置关系,这是更符合s… 晒太阳发表于学习记录 LLaMA源码解读之位置编码(二):旋...
旋转式位置编码（RoPE），最初由论文[1]提出，旨在将相对位置信息融入到 self-attention 中，提升 transformer 架构的性能。LLaMA 模型也采用了这一技术。接下来，结合代码和论文，我们逐步解读 RoPE 的概念与实现。首先，考虑一个长度为N的输入序列，其中每个token记为wi，序列SN的embedding表示为:[公式]...
所以简单来说 RoPE 的 self-attention 操作的流程是,对于 token 序列中的每个词嵌入向量,首先计算其对应的 query 和 key 向量,然后对每个 token 位置都计算对应的旋转位置编码,接着对每个 token 位置的 query 和 key 向量的元素按照 两两一组 应用旋转变换,最后再计算 query 和 key 之间的内积得到 self-attenti...
Sinusoidal位置编码曾试图以绝对编码方式捕捉相对位置信息，但其效果并未达到理想状态。然而，一项突破性的创新——RoFormer的Rotary Position Embedding (RoPE)</，在Transformer的世界中开启了一扇新窗。它巧妙地将Attention机制与自研的旋转编码理念相结合，为线性Attention带来了全新的可能。在二维空间中，RoPE...
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一文看懂 LLaMA 中的旋转式位置编码(Rotary Position Embedding) embeddingposition编码函数论文 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。 BBuf 2023/08/22 5K0 深度学...
绝对位置编码最原始的正余弦位置编码(即sinusoidal位置编码)是一种绝对位置编码,但从其原理中的续微调。相对位置编码。 AIGC transformer 深度学习 递归 三角函数 一文看懂函数式编程! 我在WebFlux 教程中已经阐明了一种观点,函数式编程(Functional programming)将成为未来编程的一种趋势。我们也可以从 Java 8 等新版...
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本文将会介绍我们自研的Rotary Transformer(RoFormer)模型,它的主要改动是应用了笔者构思的“旋转式位置编码(Rotary Position Embedding,RoPE)”,这是一种配合Attention机制能达到“绝对位置编码的方式实现绝对位置编码”的设计。而也正因为这种设计,它还是目前唯一一种可用于线性Attention的相对位置编码。 RoFormer:github.com...