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...
因此,FlashAttention 就提出了不使用中间注意力矩阵,通过存储归一化因子来减少全局内存的消耗。 FlashAttention 算法并没有将S、P 整体写入全局内存,而是通过分块写入,存储前向传递的Softmax 归一化因子,在后向传播中快速重新计算片上注意力,这比从全局内容中读取中间注意力矩阵的标准方法更快。由于大幅度减少了全局内...
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: ...
#去掉padding的token,节约attention时的算力和时间def_upad_input(self, query_layer, key_layer, value_layer, attention_mask, query_length): indices_k, cu_seqlens_k, max_seqlen_in_batch_k=_get_unpad_data(attention_mask) batch_size, kv_seq_len, num_key_value_heads, head_dim=key_layer.s...
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...
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 ...
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。
Trainer):defcompute_loss(self, model, inputs, return_outputs=False): rewards_j = model(input_ids=inputs["input_ids_j"], attention_mask=inputs["attention_mask_j"])[] rewards_k = model(input_ids=inputs["input_ids_k"], attention_mask=inputs["attention_mask_k"])[] loss =...
(config.hidden_size,eps=config.rms_norm_eps)self.post_attention_layernorm=LlamaRMSNorm(config.hidden_size,eps=config.rms_norm_eps)defforward(self,hidden_states:torch.Tensor,attention_mask:Optional[torch.Tensor]=None,position_ids:Optional[torch.LongTensor]=None,past_key_value:Optional[Tuple[torch....
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...