position_ids, past_key_values, output_attentions, use_cache, cache_position, position_embeddings, ) else: #将hidden_states送入每一层decoder_layerlayer_outputs = decoder_layer( hidden_states, attention_mask=causal_mask, position_ids=position_ids, past_key_value=past_key_values, output_attentions...
attention_mask和position_ids是可选输入,用于控制注意力权重和位置嵌入的处理。 past_key_value是过去键值的缓存,用于加速解码过程。 output_attentions和use_cache是布尔类型的可选输入,用于控制是否输出注意力权重和是否使用缓存。 residual = hidden_states:保存输入张量,以便进行残差连接。 hidden_states = self.inp...
quantization_config=bnb_config, use_cache=False, device_map="auto")model.config.pretraining_tp = 1# 通过对比doc中的字符串，验证模型是在使用flash attentionif use_flash_attention:from utils.llama_patch import forward assert model.model.layers[].self_attn.forward.__doc__ == forward.__doc_...
inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt", add_special_tokens=False).to("cuda") output = self.model.generate(inputs["input_ids"],attention_mask=inputs["attention_mask"],pad_token_id=self.tokenizer.eos_token_id,max_new_tokens=max_new_tokens,do_sample=True,top_p=top_p,top...
Llama 3 使用具有 128K token词汇表的tokenizer,可以更有效地对语言进行编码,从而显着提高模型性能。为了提高 Llama 3 模型的推理效率,我们在 8B 和 70B 大小上采用了Group Query Attention (GQA)。在 8,192 个token序列上训练模型,使用mask确保self-attention不会跨越文档边界。
Input value states to be passed to Flash Attention API attention_mask (`torch.Tensor`): The padding mask - corresponds to a tensor of size `(batch_size, seq_len)` where 0 stands for the position of padding tokens and 1 for the position of non-padding tokens. ...
temp = input_ids[-max_token+1:] + [tokenizer.eos_token_id] new_input_ids_list.append(temp) new_attn_mask_list.append([1] * len(temp)) return { 'input_ids': new_input_ids_list, 'attention_mask': new_attn_mask_list }
input_layernorm = LlamaRMSNorm(config.hidden_size, eps=config.rms_norm_eps) self.post_attention_layernorm = LlamaRMSNorm(config.hidden_size, eps=config.rms_norm_eps) def forward(self, hidden_states: torch.Tensor, attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: Optional[torch....
( prompt, return_tensors="pd", return_attention_mask=True, return_position_ids=True ) outputs = model.generate( input_ids=inputs.input_ids, attention_mask=inputs.attention_mask, position_ids=inputs.position_ids, max_length=2048-inputs.input_ids.shape[1], min_length=0, decode_strategy=...
bert_padding import unpad_input, pad_input def forward( self, hidden_states: torch.Tensor, attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: Optional[torch.Tensor] = None, past_key_value: Optional[Tuple[torch.Tensor]] = None, output_attentions: bool = False, use_cache: bo...