modules properly initialized (such as weight initialization). """ self.init_weights()#权重初始化 self._backward_compatibility_gradient_checkpointing()#配置检查 Forward: #把input_ids喂给模型 inputs_embeds = self.embed_tokens(input_ids) hidden_states = inputs_embeds for decoder_layer in self.lay...
, attention_mask, input_shape, inputs_embeds, past_key_values_length): # create causal mask # [bsz, seq_len] -> [bsz, 1, tgt_seq_len, src_seq_len] combined_attention_mask = None if input_shape[-1] > 1: combined_attention_mask = _make_causal_mask( input_shape, inputs_embeds...
past_key_values:包含预先计算的隐藏状态(自注意力块和交叉注意力块中的键和值),用于加速顺序解码的tuple,推理用的,当use_cache=True时,会返回这个参数,训练不用管 inputs_embeds:直接传入embedding表示而不是input_ids,形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor use_cache:是否使用缓...
past_key_values:包含预先计算的隐藏状态(自注意力块和交叉注意力块中的键和值),用于加速顺序解码的tuple,推理用的,当use_cache=True时,会返回这个参数,训练不用管 inputs_embeds:直接传入embedding表示而不是input_ids,形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor use_cache:是否使用缓...
inputs_embeds = self.embed_tokens(input_ids) embed_tokens是nn.Embedding层。经过Embedding后,输出为inputs_embeds,shape=torch.Size([4, 30, 2048]) 第(2)步,生成attention_mask矩阵 在注意力机制中构造的attention_mask矩阵发挥着关键作用。在本例中,我们得到的attention_mask具有形状torch.Size([4, 1, ...
inputs = {key: load_function(data_paths, self.device)} with torch.no_grad(): embeddings = self.visual_encoder(inputs) embeds = embeddings[key] embeds = self.llama_proj(embeds).cpu().numpy() return embeds if __name__=="__main__": a = PandaGPT(["--model", "./models/ggml-vi...
(*args, **kwargs) File "/home/aakhundov/.conda/envs/pytorch/lib/python3.11/site-packages/transformers/models/llama/modeling_llama.py", line 966, in forward inputs_embeds = self.embed_tokens(input_ids) running benchmark: 100%|███████████████████████████...
input_embeds_norm ... False is_instruction_dataset ... True iter_per_epoch ... 1250 kv_channels ... 128 lazy_mpu_init ... None load ... /data
输入处理: 支持直接输入token的ID(input_ids)或预先嵌入的向量(inputs_embeds),同时处理位置ID(position_ids)、注意力掩码(attention_mask)和过去的键值对(past_key_values)等,这些是用于实现自回归生成的关键元素。 多头自注意力和前馈网络: 模型的核心由多个GLMBlock组成,每个块包含多头自注意力机制和一个前馈网络...
(input_ids,attention_mask=attention_mask,position_ids=position_ids,past_key_values=past_key_values,inputs_embeds=inputs_embeds,use_cache=use_cache,output_attentions=output_attentions,output_hidden_states=output_hidden_states,return_dict=return_dict,)hidden_states=transformer_outputs[0]hidden_states=...