为什么说RoPE是Pharmakon? 因为RoPE就是阻止KV 低维化的罪魁祸首,也阻碍了许多了离线优化手段(旋转矩阵和实际位置有关,必须运行时才知道)。 在MLA中,最大的,也是最本质的阻碍就来自于RoPE。因为RoPE在融合后的矩阵中夹带了一个位置相关矩阵,导致无法进行矩阵融合。另外,RoPE定死了输入向量的维度,因此KV Cache很难...
RoPE(Reading Order Equivariant Positional Encoding)能从众多位置编码中脱颖而出,主要是因为它解决了现有图形卷积网络(GCN)在建模文档空间布局模式时无法准确捕捉给定单词级节点表示的阅读顺序的问题。 RoPE作为一种新的位置编码技术,它的主要改进包括: 理解文档中单词的顺序表示:在处理类似表格的文档信息提取任务时,单词...
比如采用 Alibi 或者类似的相对位置编码的方式来让模型自适应不同的输入序列长度，亦或采用对 RoPE 等类似的相对位置编码进行差值的方式，在已经完成训练的模型上再进行进一步的短暂精调来达到扩增序列长度的目的。这些方法只是让大模型具有了一定的长序列建模能力，但实际训练和推理的开销并没有减少。OpenNLPLab 团队尝...
智源大模型算法团队发现,带旋转位置编码 (RoPE) 的Transformer语言模型生成的序列超出其训练时的最大长度时,存在效果下降的问题,因此提出了新的 NLPE(Non-Linearized Position Embedding) 算法对Attention进行修改。NLPE算法针对qk之间的距离近和远使用两种不同的位置编码,并且用不同的方式计算qk的内积s。 图1:NLPE ...
比如采用 Alibi 或者类似的相对位置编码的方式来让模型自适应不同的输入序列长度,亦或采用对 RoPE 等类似的相对位置编码进行差值的方式,在已经完成训练的模型上再进行进一步的短暂精调来达到扩增序列长度的目的。这些方法只是让大模型具有了一...
比如采用 Alibi 或者类似的相对位置编码的方式来让模型自适应不同的输入序列长度,亦或采用对 RoPE 等类似的相对位置编码进行差值的方式,在已经完成训练的模型上再进行进一步的短暂精调来达到扩增序列长度的目的。这些方法只是让大模型具有了一定的长序列建模能力,但实际训练和推理的开销并没有减少。
比如采用 Alibi 或者类似的相对位置编码的方式来让模型自适应不同的输入序列长度,亦或采用对 RoPE 等类似的相对位置编码进行差值的方式,在已经完成训练的模型上再进行进一步的短暂精调来达到扩增序列长度的目的。这些方法只是让大模型具有了一定的长序列建模能力,但实际训练和推理的开销并没有减少。
9078 7 33:22 App kvCache原理及代码介绍---以LLaMa2为例 4348 -- 26:38 App RoPE旋转位置编码之LLaMA2实现方法--代码解读 1061 -- 24:55 App AAAI2020 Multi-Scale Self-Attention for Text Classification 4742 -- 23:28 App UNet原理和代码详解 1054 -- 24:20 App Transformer论文讲解 [...
关键思想是,我们不是进行外推,而是直接将位置索引缩小(*不是插值位置嵌入,而是插值位置索引,这对于RoPE等位置编码更合适,并且可能需要较少的训练,因为没有添加可训练参数,使最大位置索引与预训练阶段的先前上下文窗口限制相匹配,至于理论依据就是可以在相邻的整数位置上插值位置编码,毕竟位置编码可以应用在非整数的位置...
比如采用 Alibi 或者类似的相对位置编码的方式来让模型自适应不同的输入序列长度,亦或采用对 RoPE 等类似的相对位置编码进行差值的方式,在已经完成训练的模型上再进行进一步的短暂精调来达到扩增序列长度的目的。这些方法只是让大模型具有了一定的长序列建模能力,但实际训练和推理的开销并没有减少。