至少在推理端,变为了纯decoder-only架构了,在ChatGLM中的attention_mask构造函数可以看出,context_length部分是双向Attention , 后半部分才是causal Attention. 再看ChatGLM2的代码: 直接使用的pytorch 2.0实现的函数scaled_dot_product_attention,并设置is_causal=True,变为了纯decoder-only架构了. 从模型的chat方法代码...
至少在推理端,变为了纯decoder-only架构了,在ChatGLM中的attention_mask构造函数可以看出,context_length部分是双向Attention , 后半部分才是causal Attention. 再看ChatGLM2的代码: 直接使用的pytorch 2.0实现的函数scaled_dot_product_attention,并设置is_causal=True,变为了纯decoder-only架构了. 从模型的chat方法代码...
decoder.py to decoder.cpython-310.pyc byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/paddlenlp/ops/fast_transformer/transformer/fast_transformer.py to fast_transformer.cpython-310.pyc byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/paddlenlp/ops/fast_transformer/transformer/encoder.py to encoder.cpython...
(self, input_ids, attention_mask, position_ids, max_length, min_length, decode_strategy, temperature, top_k, top_p, repetition_penalty, num_beams, num_beam_groups, length_penalty, early_stopping, bos_token_id, eos_token_id, pad_token_id, decoder_start_token_id, forced_bos_token_id,...
Whether or not to return the loss only. Return: Tuple[Optional[float], Optional[torch.Tensor], Optional[torch.Tensor]]: A tuple with the loss, logits and labels (each being optional). """ if not self.args.predict_with_generate or prediction_loss_only: return super().prediction_step( mo...
The minimum INT4 quantization level only needs 7GB GPU memory is enough for model tuning. See [Parameter-efficient tuning method](ptuning/README.md) for details. **[2023/03/23]** Add API deployment, thanks to [@LemonQu-GIT](https://github.com/LemonQu-GIT). Add embedding-quantized ...
这里给大家总结一些角度:可以从模型结构是decoder或是transformer类型的(encoder + decoder)、模型结构中更细节的设计、注意力机制类型、位置编码、LayerNorm、激活函数优化以及效率优化策略分别去聊。 跟前面的面经一样,本篇在写答案时也会尽量避免过于宽泛和官方的用词,并结合一些实际经验。
chatglm2-6B 6.2B 4096 28 32 1.4T RoPE推理时,舍弃2d位置编码,回归decoder-only SwiGLU RMSNorm(post-norm) Multi-Query Attention (MQA) 65024 32768 baichuan-7b 7B 4096 32 32 1.2T RoPE SwiGLU RMSNorm(pre-norm) 多头注意力机制(MHA) 64,000 4096 baichuan-13b 13B 5120 40 40 1.4T ALiBi SwiG...
一是“仅编码器(encoder-only)”组(上图中的粉色部 分),该类语言模型擅长文本理解, 因为它们允许信息在文本的两个方向上流动。二是“仅解码器(decoder-only)”组(上图中的蓝色部分),该类语言模型擅长文本生成, 因为信息只能从文本的左侧向右侧流动, 以自回归方式 有效生成新词汇。三是“编码器-解码器(...
从代码上来看,ChatGLM2由回到了decoder-only架构,对比第一代和第二代的attention代码 从模型的chat方法代码一窥chatLLM和普通的LLM有什么区别 ChatGLM2体验 这里只能贴一部分,体验感受:整体效果较一代有了明显提升,简单任务基本能胜任,复杂推理能力较claude, chatGPT依然还有较大差距,猜测原因是受限于模型尺寸,6B还是...