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...
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 5K0 聊聊大模型位...
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...
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相对位置编码”的设计。而也正因为这种设计,它还是目前唯...
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]...
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...
在之前的文章 Transformer 升级之路:博采众长的旋转式位置编码 中我们提出了旋转式位置编码 RoPE 以及对应的 Transformer 模型 RoFormer。由于笔者主要研究的领域还是 NLP,所以本来这个事情对于笔者来说已经完了。但是最近一段时间,Transformer 模型在视觉领域也大火,各种 Vision Transformer(ViT)层出不穷,于是就有了问题...
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! 第一时间获取技术干货和业界资讯!☞免费CSDN资料帮下服务|免费加群☜我在WebFlux教程中已经阐明了一种观点,函数式编程(Functional...
声援博主:如果您觉得文章对您有帮助,可以点击文章右下角【推荐】一下。 标签:transformer,RoPE,旋转位置编码 marsggbo 粉丝-537关注 -4 +加关注 0 0 «Oh-my-zsh主题乱码解决办法 »FlashAttention算法简介 posted @2023-07-10 15:49marsggbo阅读(1119) 评论(0)编辑收藏举报 ...
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...