transformer 中针对 attention block 的 dropout 操作就紧跟在在 softmax 的后面。 llama在 dropout 阶段采取了一个叫做early dropout的方式,在训练步数前20%里面逐渐将 dropout 率从 10%~15% 降低到零,从实验结果来看模型的效果会更好。 (5)加权平均 加权平均,就是把 softmax 再经过 dropout 的结果(sequence_l...
self.proj = nn.Linear(dim, dim * 3) # 一般是 0.1 的 dropout,一般写作 config.attention_probs_dropout_prob # hidden_dropout_prob 一般也是 0.1 self.att_drop = nn.Dropout(0.1) # 不写这个应该也没人怪,应该好像是 MultiHeadAttention 中的产物,这个留给 MultiHeadAttention 也没有问题; self.outpu...
padded up to nearest multiple of 64 for efficiency n_layer: int = 12 n_head: int = 12 n_embd: int = 768 dropout: float = 0.0 bias: bool = True # True: bias in Linears and LayerNorms, like GPT-2. False
Hello, In the Huggingface Llama's eager implementation, it seems that the dropout index is determined using the following code: attn_weights = nn.functional.dropout(attn_weights, p=self.attention_dropout, training=self.training) modeling...
self.dropout2 = nn.Dropout(dropout) defforward(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None): src2 = self.self_attn(src, src, attn_mask=src_mask, key_padding_mask=src_key_padding_mask)[0] src = src + self.dropout1(src2) src = self.norm1(src) src2 = self.linear2(...
量化过程中的一个重要发现是,不同注意力头对精度损失的敏感度存在显著差异。来自Phi3-mini和LLaMA3-8B模型的实验观察表明,查询和键矩阵中某些注意力头的通道具有较大幅值,过度压缩这些头会导致模型性能下降。 为解决这一问题,TurboAttention引入了注意力头优先级计算机制: ...
(LlamaAttention): def __init__(self, config: LlamaConfig): super().__init__(config) self.flash_attn = FlashGroupedQueryAttention( attention_dropout_prob=0.0, ) def forward( self, hidden_states: torch.Tensor, attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: Optional[torch....
CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 在介绍MQA 之前,我们先回顾一下传统的多头注意力 Multi-Head Attention(MHA) 多头注意力是transformer 模型的默认注意力机制,如下图所示: 在文本生成方面,基于transformer 的自回归语言模型存在一个问题。在...
量化过程中的一个重要发现是,不同注意力头对精度损失的敏感度存在显著差异。来自Phi3-mini和LLaMA3-8B模型的实验观察表明,查询和键矩阵中某些注意力头的通道具有较大幅值,过度压缩这些头会导致模型性能下降。 为解决这一问题,TurboAttention引入了注意力头优先级计算机制: ...
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