首先是权重 [hidden_size, hidden_size]，我们一般使用二维的张量，即矩阵的形式来进行表示。在本次分享中，我们后续会用 [H, H] 来表示。其次是激活值 [batch_size, seq_len, hidden_size]，即输入输出值，我们一般使用三维的张量来进行表示。其中 batch_size 代表批的大小，seq_len 代表句子的长度 ，hidden...
首先是权重 [hidden_size, hidden_size],我们一般使用二维的张量,即矩阵的形式来进行表示。在本次分享中,我们后续会用 [H, H] 来表示。 其次是激活值 [batch_size, seq_len, hidden_size],即输入输出值,我们一般使用三维的张量来进行表示。其中 batch_size 代表批的大小,seq_len 代表句子的长度 ,hidden_si...
首先是权重 [hidden_size, hidden_size],我们一般使用二维的张量,即矩阵的形式来进行表示。在本次分享中,我们后续会用 [H, H] 来表示。 其次是激活值 [batch_size, seq_len, hidden_size],即输入输出值,我们一般使用三维的张量来进行表示。其中 batch_size 代表批的大小,seq_len 代表句子的长度 ,hidden_si...
首先是权重 [hidden\_size, hidden\_size],我们一般使用二维的张量,即矩阵的形式来进行表示。在本次分享中,我们后续会用 [H, H] 来表示。 其次是激活值 [batch\_size, seq\_len, hidden\_size],即输入输出值,我们一般使用三维的张量来进行表示。其中 batch\_size 代表批的大小,seq\_len 代表句子的长度 ...
首先是权重 [hidden_size, hidden_size],我们一般使用二维的张量,即矩阵的形式来进行表示。在本次分享中,我们后续会用 [H, H] 来表示。 其次是激活值 [batch_size, seq_len, hidden_size],即输入输出值,我们一般使用三维的张量来进行表示。其中 batch_size 代表批的大小,seq_len 代表句子的长度 ,hidden_si...
llama3的线性层计算方法与llama3配置文件中的pretraining_tp参数相关,如果pretraining_tp参数为1,则进行简单的mlp操作: x 先过一个[hidden_size, intermediate_size]线性层升维到intermediate_size大小,然后过激活函数,结果是intermediate_size个浮点数; x 再过另一个一个线性层升维到intermediate_size,然后和激活函数...
LlaMa 3结合了上述32个transformer block,输出从一个block传递到下一个block,直到达到最后一个。 图片 [7] 把所有这些放在一起 一旦我们启动了所有上述部分,就是时候把它们整合在一起,看看它们是如何产生LlaMa效果的。 图片 步骤1:首先我们有我们的输入矩阵,大小为8K(context-window)x 128K(vocabulary-size)。这个...
llama3的改进 llama2 { "_name_or_path": "TheBloke/Llama-2-7B-fp16", "architectures": [ "LlamaForCausalLM" ], "bos_token_id": 1, "eos_token_id": 2, "hidden_act": "silu", "hidden_size": 4096, "initializer_range": 0.02,...
'hidden_act': 'silu', # 隐藏层激活函数类型,silu 即 SwiGLU 'hidden_size': 256, # 隐藏层维度大小 'initializer_range': 0.02, # 权重初始化范围,会被后面的 Kaiming 初始化覆盖 'intermediate_size': 768, # 中间层大小,采用 8/3 倍而非 4 倍 ...
首先是权重 [hidden_size, hidden_size],我们一般使用二维的张量,即矩阵的形式来进行表示。在本次分享中,我们后续会用 [H, H] 来表示。 其次是激活值 [batch_size, seq_len, hidden_size],即输入输出值,我们一般使用三维的张量来进行表示。其中 batch_size 代表批的大小,seq_len 代表句子的长度 ,hidden_si...