cuda() def forward( self, x: torch.Tensor, start_pos: int, freqs_cis: torch.Tensor, mask: Optional[torch.Tensor], ): bsz, seqlen, _ = x.shape xq, xk, xv = self.wq(x), self.wk(x), self.wv(x) xq = xq.view(bsz, seqlen, self.n_local_heads, self.head_dim) xk ...
Self-Attention 的 PyTorch 代码: classAttention(nn.Module):def__init__(self,args:ModelArgs):super().__init__()self.n_local_heads=args.n_heads//fs_init.get_model_parallel_world_size()self.head_dim=args.dim//args.n_headsself.wq=ColumnParallelLinear(args.dim,args.n_heads*self.head_dim...
defforward(self, x, seq_len=None):# x: [bs, num_attention_heads, seq_len, head_size]#超过预设的max_position_embeddings则重新计算更大的Rope缓存,否则直接在缓存上切片ifseq_len > self.max_seq_len_cached: self._set_cos_sin_cache(seq_len=seq_len, device=x.device, dtype=x.dtype)return...
self_attn_weights, present_key_value = self.self_attn( hidden_states=hidden_states, attention_mask=attention_mask, position_ids=position_ids, past_key_value=past_key
如图3是RoPE旋转位置编码的机理图解,不同于原始Transformers中将pos embedding和token embedding进行相加,RoPE是将位置编码和query(或key)进行相乘得出。 具体来说,在对序列进行位置编码时和标准Transformer不同,LlaMa 的位置编码在每个Attention层中分别对Q K 进行RoPE位置编码,而不是在Transformer Block之前进行一次位置...
Only the self attention input buffers (such as KQ_mask and KQ_pos) depend on n_ctx (and now kv_size), but these are not used for Mamba, so we won't be over-allocating. If in some places we expect the input to not be big bigger than n_ctx (such as the context shift logic),...
俗话说,魔鬼隐藏在细节中,深入理解Llama模型的的源码细节,将会帮助你打通和开源LLM模型相关的基础原理(如旋转位置编码以及长度外推),并让你熟悉各种参数的配置和使用(如past_key_value,attention_mask的使用等等)。 一,准备数据 代码语言:javascript 复制
本次评测运行于单张A100-SXM4-80G GPU,使用CUDA 11.8和Pytorch 2.0,并使用了flash attention 2。我们统一使用batch size为1,gradient accumulation为8的训练配置,记录输入长度分别为256、512、1024、2048、4096和8192的显存占用(GB)和训练速度(s/iter)。我们还使用2张A100测了Qwen-7B的全参数微调。受限于显存大小,...
attention模块计算 更新kv_cache,计算自注意力 输入包括: 归一化层,位置编码,mask,本次的最大文本长度,输入位置,kv_cache RMSNorm前向 def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: # NOTE: the original RMSNorm paper implementation is not equivalent ...
def forward(self, x, seq_len=None): # x: [bs, num_attention_heads, seq_len, head_size] #超过预设的max_position_embeddings则重新计算更大的Rope缓存,否则直接在缓存上切片 if seq_len > self.max_seq_len_cached: self._set_cos_sin_cache(seq_len=seq_len, device=x.device, dtype=x.dty...