embedding layer norm:在 embedding 层后添加了一个 layer normalization,来使训练更加稳定。 layer normalization:为了提升训练的稳定性,没有使用传统的 post layer norm,而是使用了 pre layer Norm。 激活函数:采用了 GeLU 激活函数。 位置编码:去除了绝对位置编码,采用了相对位置编码 ALiBi。相比于绝对位置编码,ALiBi...
(1)Llama 2与Llama 1的主要结构基本一致同样也是在transformer decoder结构上做了3大改进:将layer-norm 改成RMSNorm(Root Mean square Layer Normalization),并将其移到input层,而不是output层、采用SwiGLU激活函数、采用旋转位置嵌入RoPE。 (2)Llama 2上下文长度由之前的2048升级到4096,可以理解和生成更长的文本。
embedding_layer = torch.nn.Embedding(vocab_size, dim) embedding_layer.weight.data.copy_(model["tok_embeddings.weight"]) token_embeddings_unnormalized = embedding_layer(tokens).to(torch.bfloat16) token_embeddings_unnormalized.shape 1. 2. 3. 4. 图片 三、构建Transformer的第一层 我们接着使用 RMS...
- 位置编码：为了让模型能够捕捉文本中的顺序信息，LLaMA采用了旋转位置编码（Rotary Position Embedding）。与传统的位置编码方法不同，旋转位置编码通过对向量进行旋转操作来注入位置信息，能够更好地处理长序列数据，在长文本建模方面表现更优，有助于模型更准确地理解文本的顺序和结构。- 多头注意力机制的优化：在多头...
• 输入embedding层,将输入词汇转换为隐藏状态。 • 多个重复的Block,每个Block包含RMSNorm层、RotaryEmbedding层、Attention Layer和MLP层。 • 输出线性层,将隐藏状态转换为输出。 通过这种结构,模型能够逐层处理输入数据,并逐步生成最终的预测结...
embedding_layer = torch.nn.Embedding (vocab_size, dim)embedding_layer.weight.data.copy_(model ["tok_embeddings.weight"])token_embeddings_unnormalized = embedding_layer (tokens).to (torch.bfloat16)token_embeddings_unnormalized.shape torch...
输入层(Input Layer) 输入:文本数据,通常经过预处理(如分词、去除停用词等)后,转换为词嵌入(Word Embedding)的形式。 输出:每个词对应的嵌入向量,假设嵌入向量的维度为embedding_dim。 嵌入层(Embedding Layer) 输入:文本中每个词的索引。 输出:一个形状为(sequence_length, embedding_dim)的张量,其中sequence_lengt...
• 工作机制：路由器是一个线性层（Linear Layer，叫self.router_DE）。就是个神经网络里最基本的操作，输入加权求和。在这里，它接收每个Token的表示，给每个专家算一个得分，相当于预测每个专家处理这个Token的合适程度，这个预测能力是在训练过程中学出来的。• 选择专家：然后模型用torch.topk操作，从中选得分...
Embedding Layer Norm 在第一个嵌入层之后立即使用,以避免训练不稳定。 使用了 25 万个标记的词汇表。 使用字节级 BPE。 这样,标记化永远不会产生未知标记 两个全连接层: GPT GPT 使用 Transformer 的 Decoder 结构,并对 Transformer Decoder 进行了一些改动,原本的 Decoder 包含了两个 Multi-Head Attention 结构...
Embedding Layer Norm 在第一个嵌入层之后立即使用,以避免训练不稳定。 使用了 25 万个标记的词汇表。使用字节级 BPE。这样,标记化永远不会产生未知标记 两个全连接层: 5 GPT GPT 使用 Transformer 的 Decoder 结构,并对 Transformer Decoder 进行了一些改动,原本的 Decoder 包含了两个 Multi-Head Attention 结构...