_prepare_decoder_attention_mask方法用于创建解码器的自注意力掩码。它根据输入的注意力掩码和模型的配置来生成适当的掩码,用于在解码器中进行自注意力操作。 3.1 输入 attention_mask:用于指定哪些位置需要被掩盖的掩码张量。它是一个形状为 [batch_size, seq_len] 的二进制张量,当某个位置需要被掩盖,则对应位置为...
device ) attention_mask = self._prepare_decoder_attention_mask( attention_mask, (batch_size, seq_length), inputs_embeds, past_key_values_length ) hidden_states = inputs_embeds if self.gradient_checkpointing and self.training: if use_cache: logger.warning_once( "`use_cache=True` is ...
在PyTorch 中,你可以使用以下代码实现位置编码和 attention mask。位置编码(Positional Encoding)通常用于Transformer模型中,以使模型能够理解输入序列中的位置信息。而 attention mask 用于屏蔽某些位置,防止模型在这些位置上产生无效的注意力。 以下是一个简单的例子,演示如何在 PyTorch 中实现位置编码和 attention mask: ...
attention_mask = self._prepare_decoder_attention_mask( ^^^ File "/home/yyliu/auto_evl/LLaMA-Factory/src/llmtuner/extras/patches/llama_patch.py", line 218, in _prepare_decoder_attention_mask if attention_mask is not None and torch.all(attention_mask): ^^^ RuntimeError: CUDA error: devi...
# requires the attention mask to be the same as the key_padding_mask def _prepare_decoder_attention_mask( self, attention_mask, input_shape, inputs_embeds, past_key_values_length ): # [bsz, seq_len] return attention_mask def replace_llama_attn_with_flash_attn(): cuda_major, cuda_...
attention_mask:避免对填充标记进行注意力计算的掩码,形状为(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor position_ids:输入序列标记在位置嵌入中的索引,形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor 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...
大部分模型用的都是下三角矩阵，可以直接写到kernel里面了，在外面传浪费时间和内存。
def _expand_mask(mask: torch.Tensor, dtype: torch.dtype, tgt_len: Optional[int] = None): """ Expands attention_mask from `[bsz, seq_len]` to `[bsz, 1, tgt_seq_len, src_seq_len]`.""" bsz, src_len = mask.size() ...
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_k=50,temperature=temperature,)output = output[0].to("cpu")response = self.tokenizer.decode(...
图片来源_Meta Llama 3使用了一个具备12.8万个Token词汇的标记器，可更有效地将语言编码，以提高模型对文本的理解，另也借由分组查询注意力（Grouped Query Attention，GQA），以长达8,192个Token的串行来训练模型，同时使用Mask来确保模型的注意力不越界，以改善推论成效。此外，Llama 3是在超过15T个Token的数据上...