llama2 旋转位置编码 attention mask 代码在PyTorch 中,你可以使用以下代码实现位置编码和 attention mask。位置编码(Positional Encoding)通常用于Transformer模型中,以使模型能够理解输入序列中的位置信息。而 attention mask 用于屏蔽某些位置,防止模型在这些位置上产生无效的注意力。 以下是一个简单的例子,演示如何在 ...
实际是通过xformers进行attention mask生成。 importtorchseqlen=5sliding_window=3tensor=torch.full((seqlen,seqlen),fill_value=1)mask=torch.tril(tensor,diagonal=0)# make the mask banded to account for sliding window# 注:源代码有bugmask=torch.triu(mask,diagonal=-sliding_window+1)print(mask) 打...
Attention的原理已经有很多介绍了,实现的伪代码参照transformer,下面写了最简单的版本 importtorch, mathfromtorchimportnn dropout_prob =0.1defforward(hidden_size,# dinput,#(b, s, d)attention_mask#(b, s, s)): query = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)#(d,d)key = nn.Linear(hidden_size, hi...
attn_mask=attn_mask)在上述代码中，query、key、value指的并不是图6中的Q、K和V，而是没有经过线性...
如果使用 mask 掩盖将要预测的词汇,那么 Attention 就延伸为 Masked Attention,这里的实现非常简洁,追溯 scaled_dot_product_attention() 的代码: # 计算分数 scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(embed_size) # 如果提供了掩码矩阵,则将掩码对应位置的分数设为 -inf if mask is ...
代码讲解: softmax函数:用于计算注意力权重。它首先从输入矩阵中减去每行的最大值,以增加数值稳定性,然后计算指数,最后将结果归一化为概率分布。 scaled_dot_product_attention函数:实现缩放点积注意力机制。它首先计算查询(q)和键(k)的转置的矩阵乘积,然后除以键的维度的平方根进行缩放。如果有注意力掩码(mask),将...
可以使用以下代码来实现填充屏蔽: importtorch inputs=torch.tensor([[1,2,3,4,0,0], [5,6,0,0,0,0]])# 输入序列 padding_mask=inputs.eq(0)# 填充屏蔽张量 3.2 未来信息屏蔽的实现 对于自注意力机制,需要构造一个未来信息屏蔽张量,使得模型在计算注意力分布时只能看到之前的位置。 构造未来信息屏蔽张...
第一步实现一个自注意力机制 自注意力计算 defself_attention(query,key,value,dropout=None,mask=None): d_k=query.size(-1) scores=torch.matmul(query,key.transpose(-2,-1))/math.sqrt(d_k) # mask的操作在QK之后,softmax之前 ifmaskisnotNone: ...
前向计算:乘以 QKV 参数矩阵 —> transposes and reshapes —> 做 scaled —> 加 attention mask —> Softmax —> 加权平均 —> 维度恢复。 defforward(self, hidden_states, attention_mask): # shape of hidden_states and mixed_*_layer: batch_size * seq_length * hidden_size ...