在实例化LlaMa类时,变量max_seq_len定义了context-window。类中还有其他参数,但这个参数与transformer模型的关系最为直接。这里的max_seq_len是8K。 图片 [2] 词汇量(Vocabulary-size)和注意力层(Attention Layers) 接下来是Transformer类,它定义了词汇量和层数。这里的词汇量是指模型能够识别和处理的单词(和tokens)...
max_seq_len, self.n_local_heads, self.head_dim) ).cuda() self.cache_v = torch.zeros( (args.max_batch_size, args.max_seq_len, self.n_local_heads, self.head_dim) ).cuda() def forward(self, x: torch.Tensor, start_pos: int, freqs_cis: torch.Tensor, mask: Optional[torch....
if seq_len > self.max_seq_len_cached: self.max_seq_len_cached = seq_len t = torch.arange(self.max_seq_len_cached, device=x.device, dtype=self.inv_freq.dtype) freqs =torch.einsum("i,j->ij", t, self.inv_freq) # Different from paper, but it uses a different permutation # in ...
device=self.inv_freq.device, dtype=torch.get_default_dtype() ) def _set_cos_sin_cache(self, seq_len, device, dtype): self.max_seq_len_cached = seq_len t = torch.arange(self.max_seq_len_cached
在实例化LlaMa类时,变量max_seq_len用于定义上下文窗口。当然,这个类中还包含其他一些参数,但是这一个参数符合我们关于转换器模型的目的。这里的max_seq_len是8K,这意味着注意力头能够一次扫描8K个标记。 词汇大小和注意力层 接下来是Transformer类,它定义了词汇表的大小和层数。这里的词汇表大小仍然指的是模型可以...
generator=Llama.build(ckpt_dir=ckpt_dir,tokenizer_path=tokenizer_path,max_seq_len=max_seq_len,max_batch_size=max_batch_size,)prompts=["上下五千年,英雄万万千。黄沙百战穿金甲,不破楼兰终不还",]results=generator.text_completion(prompts,max_gen_len=max_gen_len,temperature=temperature,top_p=top_...
torchrun --nproc_per_node 1 example_text_completion.py --ckpt_dir llama-2-7b/ --tokenizer_path tokenizer.model --max_seq_len 128 --max_batch_size 4 这条命令使用torchrun启动了一个名为example_text_completion.py的PyTorch训练脚本,主要参数如下: ...
# x: [bs, num_attention_heads, seq_len, head_size] if seq_len > self.max_seq_len_cached: self._set_cos_sin_cache(seq_len=seq_len, device=x.device, dtype=x.dtype) return ( self.cos_cached[:, :, :seq_len, ...].to(dtype=x.dtype), ...
generator = Llama.build( ckpt_dir=ckpt_dir, tokenizer_path=tokenizer_path, max_seq_len=max_seq_len, max_batch_size=max_batch_size, ) prompts = [ "上下五千年,英雄万万千。黄沙百战穿金甲,不破楼兰终不还", ] results = generator.text_completion( prompts, max_gen_len=max_gen_len, ...
所有模型都支持高达100,000个token的序列长度,但Meta会根据max_seq_len和max_batch_size值预先分配缓存。 因此,请根据你的硬件和用例进行设置。 预训练代码模型 Code Llama和Code Llama-Python模型没有微调指令遵循。在提示时,应使预期答案成为提示的自然延续。