[2] Zihang Dai, Zhilin Yang, Yiming Yang, Jaime Carbonell, Quoc V. Le, & Ruslan Salakhutdinov. (2019). Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context.[3] Colin Raffel, Noam Shazeer, Adam Roberts, Katherine Lee, Sharan Narang, Michael Matena, Yanqi Zhou, Wei Li,...
[1] Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, & Illia Polosukhin. (2023). Attention Is All You Need. [2] Zihang Dai, Zhilin Yang, Yiming Yang, Jaime Carbonell, Quoc V. Le, & Ruslan Salakhutdinov. (2019). Transformer-XL...
这一点是其他混合位置编码方式(如 Transformer-XL 、XLNet 等) 所 不具备的,因为它们需要额外的计算或参数来实现相对位置编码。 RoPE 在 HuggingFace Transformer 库中代码实现如下所示: 模型超参数 不同规模 LLaMA 模型所使用的具体超参数如下表所示。 LLaMA 不同模型规模下的具体超参数细节 Group Query Attention(...
我们将模型的困惑度与以下基线进行比较:使用1K本地上下文和16K内存大小进行微调的Memorizing Transformer,以及使用1K本地上下文和窗口长度进行微调的Transformer-XL。为了确保公平比较,这三个模型都是从同一个checkpoint开始微调的。当使用2K上下文进行评估时,我们的方法实现了与Transformer-XL基线相当的结果,后者可以在所有层...
[2] Zihang Dai, Zhilin Yang, Yiming Yang, Jaime Carbonell, Quoc V. Le, & Ruslan Salakhutdinov. (2019). Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context. [3] Colin Raffel, Noam Shazeer, Adam Roberts, Katherine Lee, Sharan Narang, Michael Matena, Yanqi Zhou, Wei Li...
这是Transformer 原始论文中提出的位置编码方法。它通过使用不同频率的正弦和余弦函数来为每个位置产生一个独特的编码。选择三角函数来生成位置编码有两个良好的性质: 1)编码相对位置信息,数学上可以证明 PE (pos+k) 可以被 PE (pos) 线性表示, 这意味着位置编码中蕴含了相对位置信息。
在 Transformer 大行其道的时代,由于 Attention 结构无法建模每个 token 的位置信息,位置编码(Position embedding) 成为 Transformer 非常重要的一个组件。研究人员也提出了各种各样的位置编码方案来让网络建模位置信息,Rope 和 Alibi 是目前最被广泛采纳的两种位置编码方案。
Zihang Dai, Zhilin Yang, Yiming Yang, Jaime Carbonell, Quoc V. Le, & Ruslan Salakhutdinov. (2019). Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context. Colin Raffel, Noam Shazeer, Adam Roberts, Katherine Lee, Sharan Narang, Michael Matena, Yanqi Zhou, Wei Li, & Peter ...
在 Transformer 大行其道的时代,由于 Attention 结构无法建模每个 token 的位置信息,位置编码(Position embedding) 成为 Transformer 非常重要的一个组件。研究人员也提出了各种各样的位置编码方案来让网络建模位置信息,Rope 和 Alibi 是目前最被广泛采纳的两种位置编码方案。
2.更长的文本处理能力:Llama 3 采用了一种新的编码器结构,叫做 Transformer-XL,可以处理更长的文本序列,并提高模型的长期记忆能力。这使得 Llama 3 可以在处理长文本时更加准确和高效。 3.更自由的文本生成能力:Llama 3 采用了一种新的解码器结构,叫做 GPT-3,可以生成更流畅和多样化的文本,并支持多种任务和领...