接下来是里面很多模块的实现: 这里面最上面就是归一化,然后通过自注意力层,然后再归一化,再通过MLP层。 这里为什么forward是相加的呢,从外部来看,其实这种方式连接可以避免对于最开始x 的遗忘,同时防止梯度消失,并且可以快速收敛(如果在这些层没有学到东西,可以快速跳过);那么对于里面的词汇,这种想买其实是从一个向量变到另一个向量,中间这些层给出
“past_key_values”最初用于存储模型的先前计算结果以加快计算速度,但前缀调整巧妙地利用了这一点,通过全连接神经网络(MLP)将一组参数映射到“past_key_values”所需的大小,然后将它们传递给模型的“past_key_values“参数,以实现在X之前添加前缀的目的。 传递给模型后,该参数将与模型的现有键和值在序列长度维度...
m=mlp(norm(x,'ln_2'),'mlp',nx*4,hparams=hparams)x=x+mreturnx,present 和下图进行对比,可以发现 Attention、MLP 和残差连接都能对应上。 不过发现 Layer Norm 的位置似乎不一样,在代码实现中,Layer Norm 是在 Attention 和 MLP 之前的。 Decoder 块要堆叠多层,对应的便是代码的这个循环: forlayer,pa...
现在,让我们深入研究 Block 逻辑,它将帮助我们实现多头注意力和 MLP。 块类 class Block(nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.ln_1 = nn.LayerNorm(config.n_embd) self.attn = CausalSelfAttention(config) self.ln_2 = nn.LayerNorm(config.n_embd) self.mlp =...
17、接下来进入MLP(多层感知器),这是一个简单的神经网络,有两层。在进入MLP之前,先将Attention Residual矩阵进行Layer Normalization归一化操作,公式还是一样,只不过权重和偏执是MLP的权重和偏执: 18、然后用归一化后的Attention Residual矩阵的一列与MLP Weights权重矩阵的每一列进行相乘,然后加上MLP Bais偏执,得到一...
MLP:与常规MLP相同,但激活函数使用了OpenAI内部实际使用的GeLU版本。 📈 后续计划: CUDA实现:以提高运行速度,接近PyTorch的性能。 CPU加速:通过SIMD指令集提升CPU版本性能,x86上使用AVX2扩展,ARM上使用NEON。 引入更多架构:计划引入更多开放的大语言模型架构,如Llama2和Gemma等。 这个项目不仅展示了Andrej的编程才华,...
另一个关于 GPT-2 本身的优秀资源,是 Jay Alammar 的 The Illustrated GPT-2本文从语言模型的基本介绍开始,以一种非常容易理解的方式逐步解释 GPT-2 模型。我强烈建议读者阅读这篇文章。 哈佛大学 The Annotated Transformer 使用 PyTorch 实现了完整的 transformer 架构,是深入理解 transformer 的好方法。
if "mlp" in key: #The hugging face state dict references the feedforward network as mlp, need to replace to `feedforward` be able to reuse these weights new_key = key.replace("mlp", "feedforward") new_keys.append(new_key) old_keys.append(key) ...
之前分别用numpy实现了mlp,cnn,lstm和bert模型,这周顺带搞一下GPT-2,纯numpy实现,最重要的是可在树莓派上或其他不能安装pytorch的板子上运行,生成数据 gpt-2的mask-multi-headed-self-attention我现在才彻底的明白它是真的牛逼,比bert的multi-headed-self-attention牛的不是一点半点,提出mask的人智商也是相当高...
此外,DiT还通过自适应层归一化(AdaLN)并增加了一个额外的MLP层进行零初始化,这样初始化每个残差块为恒等函数,从而极大地稳定了训练过程。 U-ViT将所有输入,包括时间、条件和噪声图像patches,都视为token,并提出了浅层和深层Transformer层之间的长跳跃连接。结果表明,U-ViT在图像和文本到图像生成中取得了破纪录的FID...