1.关于RoPE RoPE(Rotary Position Embedding),是苏剑林大神在2021年就提出的一种Transformer模型的位置编码。RoPE是一种可以以绝对位置编码形式实现的相对位置编码,兼顾了模型性能和效率。 2023年上半年的时候,大模型位置编码尚有Alibi和RoPE在相互比拼,而到了2023年下半年,及今2024年,新开源出来的模型,大部分都是使用...
【RoPE位置编码】RoPE位置编码是苏剑林老师提出来的并发表了论文,主要是为了能够使用绝对位置来表示相对位置编码;绝对位置的好处是计算简单快速,相对位置编码能够表示字词的相对位置距离大小;RoPE的实现方式是在QKV计算时初始化时设计一种带上一个合理的绝对位置的函数,然后通过内积计算,绝对位置相减可表示相对位置编码,公...
三、探索RoPE-TV的设计思路与应用 在多模态学习场景中,当文本和图像混合输入时,文本的单一维度如何与图像的二维维度有效结合,成为关键问题。通过将文本位置编码提升至二维,理论上文本与图像的信息互通应当更加高效。特别是在设计RoPE-Tie-v2时,考虑到文本Token与图像Patch的等价性,可以确保在不同视角下的位置信息是一致...
然而,事实是主流的 Decoder-only LLM 都还是加上了额外的位置编码,比如 RoPE、ALIBI 等。 那么问题就来了:明明说了不加位置编码也可以,为什么主流的 LLM 反而都加上了呢?不是说“多一事不如少一事”吗?这篇文章我们从三个角度给出笔者的看法: 1. 位置编码对于 Attention 的作用是什么? 2. NoPE 的 Causal...
众所周知,目前主流的 LLM,都是基于 Causal Attention 的 Decoder-only 模型(对此我们在也有过相关讨论),而对于 Causal Attention,已经有不少工作表明它不需要额外的位置编码(简称 NoPE)就可以取得非平凡的结果。然而,事实是主流的 Decoder-only LLM 都还是加上了额外的位置编码,比如 RoPE、ALIBI 等。
rerope Public Rectified Rotary Position Embeddings Python 332 27 bytepiece Public 更纯粹、更高压缩率的Tokenizer Python 439 22 Keras-DDPM Public 生成扩散模型的Keras实现 Python 240 25 154 contributions in the last year Contribution Graph Day of Week October Oct November Nov December Dec ...
然而,事实是主流的 Decoder-only LLM 都还是加上了额外的位置编码,比如 RoPE、ALIBI 等。 那么问题就来了:明明说了不加位置编码也可以,为什么主流的 LLM 反而都加上了呢?不是说“多一事不如少一事”吗?这篇文章我们从三个角度给出笔者的看法: 1. 位置编码对于 Attention 的作用是什么?
然而,事实是主流的 Decoder-only LLM 都还是加上了额外的位置编码,比如 RoPE、ALIBI 等。 那么问题就来了:明明说了不加位置编码也可以,为什么主流的 LLM 反而都加上了呢?不是说“多一事不如少一事”吗?这篇文章我们从三个角度给出笔者的看法: 1. 位置编码对于 Attention 的作用是什么?
Transformer升级之路:13、逆用Leaky ReRoPE Transformer升级之路:14、当HWFA遇见ReRoPE Transformer升级之路:15、Key归一化助力长度外推 Transformer升级之路:16、“复盘”长度外推技术 Transformer升级之路:17、多模态位置编码的简单思考 Transformer升级之路:18、RoPE的底数选择原则 训练1000层的Transformer究竟有什么困难?
在这篇文章中,笔者提出了ReRoPE (Rectified RoPE),它同样是一种RoPE的后处理方案,实验结果显示它的不微调长度外推能力不仅明显超过了此前的NTK-aware Scaled RoPE,甚至还超过了之前专门设计的需要从零训练的HFWA。此外,不同于NTK-aware Scaled RoPE在超过某个长度后能力会大幅下降,ReRoPE似乎在任意长度下都表现良好...