此外拓展长度也更容易,因为不论context size多长,只需关注最长距离以内的输入即可。相对位置编码的缺点是没有绝对位置编码计算速度快。 当我们计算Attention时,RoPE可以变成相对位置编码。 Att_{m,n}=f^T(q,m)\times f(k,n)\\ =\left(q_0cos(m\theta_0)-q_{d/2}sin(m\theta_0)\right)\left(k_0...
batch_size_training: int=1 # 根据自己情况填写 batching_strategy: str="packing" context_length: int=4096 gradient_accumulation_steps: int=1 gradient_clipping: bool = False gradient_clipping_threshold: float = 1.0 num_epochs: int=1 # 根据自己情况填写 num_workers_dataloader: int=1 lr: float...
使用了Group head attention （增加context window不能算是不同吧，只是改了一下参数）。
词汇表的扩大,导致embedding参数的增大 (128256-32000)*4096*2 Byte=752MB,另外模型最后一层lm_head的输出维度就是vocab_size,所以lm_head的参数同样增大752MB,总计带来模型增大1504MB Embeding max_position_embeddings:4096->8192。也即context window扩大了,训练时输入的序列长度增大,推理能支持的序列长度增大,没...
2. Embedding: 不变 RoPE (Extending Context Window of Large Language Models via Positional ...
[1] 上下文窗口(context-window) 在实例化LlaMa类时,变量max_seq_len定义了context-window。类中还有其他参数,但这个参数与transformer模型的关系最为直接。这里的max_seq_len是8K。 图片 [2] 词汇量(Vocabulary-size)和注意力层(Attention Layers) 接下来是Transformer类,它定义了词汇量和层数。这里的词汇量是指...
上下文窗口大小(Context-window size):这里的“窗口大小”是指模型在计算注意力时同时考虑输入序列中的标记数量。 根据定义的术语,让我们参考LlaMA 3模型中这些参数的实际数字。(这些数字的原始源代码可以从链接https://github.com/meta-llama/llama3/tree/main/llama处找到。) ...
context_window=4096, max_new_tokens=256, generate_kwargs={"temperature":0.7,"do_sample": False}, system_prompt=system_prompt, query_wrapper_prompt=query_wrapper_prompt, tokenizer_name="StabilityAI/stablelm-tuned-alpha-3b", model_name="StabilityAI/stablelm-tuned-alpha-3b", ...
positional_encoding/ [9] Shouyuan Chen, Sherman Wong, Liangjian Chen, & Yuandong Tian. (2023). Extending Context Window of Large Language Models via Positional Interpolation.[10] https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/14lz7j5/ntkaware_scaled_rope_allows_llama_models_to_have/ ...
ctx_size += n_layer*(ggml_row_size(GGML_TYPE_F32, n_embd)); // ln_2_b ctx_size += n_layer*(4*n_embd*n_embd*ggml_type_sizef(wtype)); // c_mlp_fc_w ctx_size += n_layer*( 4*n_embd*ggml_type_sizef(GGML_TYPE_F32)); // c_mlp_fc_b ctx_size += n_layer*...