Wwwwwy 事实上 embedding 这一步占据了很大的参数量,可以看下这篇论文 TensorGPT: Efficient Compression of the Embedding Layer in LLMs based on the Tensor-Train Decomposition 2023-11-24· 广东 回复4 草木如织 Wwwwwy 对的。乘一下也知道,30k*768就快30M了 2023-12-21· 湖北 回复...
在Transformer中,把每个 Token(对应离散的输入数据,如单词或符号)映射到高维稠密向量空间的工作是由嵌入层(Embedding Layer)来实现的。输入嵌入层是Transformer框架中不可或缺的一部分,它的作用如下: 将输入数据转换为模型可以处理的形式。例如对于”新年大吉“这四个字,假设高维空间是512维,则嵌入层会生成一个 4 x...
在不同层上,BERT的效果整体要显著优于GPT GPT-2 last layer的各向异性比较严重,中间层或低层比顶层更适合做similarity任务 针对第二个问题,Instructor Embedding论文也给出了不同参数量模型的效果对比实验,如下表: 根据上表,可以发现: 相比335M的GTR_LARGE模型,参数量数十倍的4.8B的GTR-XXL模型性能并无显著上升。
NV-Embeder将LLM的最后一层hidden_states H作为Q,将K和V作为可学习参数设计了 latent attention layer,从而在Pooling前和H进行更深的交互。LMORT使用对齐均匀性指标从各层挑出一些合适的H,再输入一个多层注意力网络。 注意力架构 Decoder-Only LLM使用的单向注意力(Casual Attention)确保语言建模只能引用前缀来预测下...
GPT-2 last layer的各向异性比较严重,中间层或低层比顶层更适合做similarity任务 针对第二个问题,Instructor Embedding论文也给出了不同参数量模型的效果对比实验,如下表: 根据上表,可以发现: 相比335M的GTR_LARGE模型,参数量数十倍的4.8B的GTR-XXL模型性能并无显著上升。
GPT-2 last layer的各向异性比较严重,中间层或低层比顶层更适合做similarity任务 针对第二个问题,Instructor Embedding论文也给出了不同参数量模型的效果对比实验,如下表: 根据上表,可以发现: 相比335M的GTR_LARGE模型,参数量数十倍的4.8B的GTR-XXL模型性能并无显著上升。
与大多数Embedding模型一样,Conan-Embedding也采用BERT模型作为基础模型,并使用FC Layer将输出维度从1024扩展到1792。模型的参数量为326M。Conan-Embedding的最大输入长度为 512 个 token。此外,受到 OpenAI的text-embedding-v3的启发,我们还利用了多尺度表征学习(Matryoshka Representation Learning, MRL)技术来实现灵活的...
在训练模型时,嵌入被定义为一个层(layer),并与其他层一起组成了整个模型对象,在模型训练期间,嵌入在内存中存储。当我们将模型写入磁盘时,会将它们作为模型对象传播,并序列化到内存中,并在重新训练或推断时加载。 最简单的嵌入存储形式可以是numpy数组,该数组最初存在于内存中,并可以在需要时被访问和使用。
(self.lm,'roberta'):self.decoder_embeddings = self.lm.roberta.embeddingselse:self.decoder_embeddings = self.lm.bert.embeddingsself.c_head = BertLayerForDecoder(bert.config)self.c_head.apply(self.lm._init_weights)self.cross_entropy = nn...
(sentences, prompt_name=prompt_name, device=device, convert_to_tensor=True)embeddings = torch.nn.functional.layer_norm(embeddings, normalized_shape=(embeddings.shape[1],))embeddings = embeddings[:, :matryoshka_dim]embeddings = torch.nn.functional.normalize(embeddings, p=2, dim=1)returnembeddings....