在PyTorch 中,你可以使用以下代码实现位置编码和 attention mask。位置编码(Positional Encoding)通常用于Transformer模型中,以使模型能够理解输入序列中的位置信息。而 attention mask 用于屏蔽某些位置,防止模型在这些位置上产生无效的注意力。 以下是一个简单的例子,演示如何在 PyTorch 中实现位置编码和 attention mask: ...
1、attention mask的构造上面也有一些要点: _make_causal_mask用于构造下三角这种mask结构以实现语言模型的单向注意力。 _expand_mask用于将mask信息展开成和attention矩阵相同的张量结构。 2、对优化器AdamW的具体实现不是很了解,后续补补课再来聊聊 3、整体我个人感觉在性能优化的角度,还是不会带来太大的额外工作量...
1,_make_causal_mask用于构造下三角这种mask结构以实现语言模型的单向注意力。 2,_expand_mask用于将传入的等特殊符号相关的mask信息展开成和attention矩阵相同的张量结构。 3,设置gradient_checkpointing=True可以节约显存。其主要应用了torch.utils.checkpoint.checkpoint方法。它的原理非常简单,在对decoder_layer进行forwar...
在llama的attention代码中哟三个大:LlamaAttention、LlamaFlashAttention2、LlamaSdpaAttention,LlamaAttention是基础类,实现了transformer的attention机制,另外两个是基于LlamaAttention做了改进。、 (1)FlashAttention2:参考官网:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention ; 从名字就能看出来主要改进点是flash(Fast and...
大部分模型用的都是下三角矩阵，可以直接写到kernel里面了，在外面传浪费时间和内存。
if len(input_ids) > MAX_LENGTH: # 做一个截断 input_ids = input_ids[:MAX_LENGTH] attention_mask = attention_mask[:MAX_LENGTH] labels = labels[:MAX_LENGTH] return { "input_ids": input_ids, "attention_mask": attention_mask, "labels": labels } tokenizer ...
Describe the bug While modified llama3 to llama3.1 as "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct". The model can be managed to download. However it prompt error while sending the input. The attention mask is not set and cannot be inferred fr...
attention_mask: Optional[torch.Tensor]=None, position_ids: Optional[torch.LongTensor]=None, past_key_value: Optional[Tuple[torch.Tensor]]=None, output_attentions: Optional[bool] =False, use_cache: Optional[bool] =False, )->Tuple[torch.FloatTensor, Optional[Tuple[torch.FloatTensor, torch.FloatTe...
碎片时间 LlamaAttention 实现了Llama模型中的注意力机制,采用了Transformer中的多头自注意力机制。 config是一个LlamaConfig对象,它包含了Llama模型的配置信息,包括隐藏层大小、注意力头数等。 super().__...
另外，llama 3使用mask确保attention不超过文档边界。所以在文档分界线位置，mask示例如下：\begin{bmatrix...