在大型语言模型(LLM)中,嵌入层(Embedding Layer)是一个核心组件,承担着将离散的文本数据转化为模型可以处理的连续数值向量的任务。本文将详细介绍嵌入层的定义、工作原理及其在 LLM 中的重要性。 一、嵌入层的定义 嵌入层是神经网络中一个特殊的层,用于将离散的输入数据(如单词、字符或标记)映射到连续的向量空间中。
【摘要】 在大型语言模型(LLM)中,嵌入层(Embedding Layer)是一个核心组件,承担着将离散的文本数据转化为模型可以处理的连续数值向量的任务。本文将详细介绍嵌入层的定义、工作原理及其在 LLM 中的重要性。 一、嵌入层的定义嵌入层是神经网络中一个特殊的层,用于将离散的输入数据(如单词、字符或标记)映射到连续的向...
(token_type_embeddings):Embedding(2,768) (LayerNorm): LayerNorm((768,),eps=1e-12,elementwise_affine=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) ) ) 理解Embedding矩阵 Embedding矩阵的本质就是一个查找表。由于输入向量是one-hot的,embedding矩阵中有且仅有一行被激活。行间互不干扰。这是什...
前言本文简单介绍一下多模态Embedding模型ImageBind,以及其与对应LLM结合后用于多模态理解的VLLM模型(包括VideoLLaMA、PandaGPT和Video-LLaVA)。 ImageBind论文名:IMAGEBIND: One Embedding Space To Bind The…
// 创建一个Embedding层 const embeddingLayer = tf.layers.embedding({inputDim: vocabSize, outputDim: embeddingDim}); // 输入是之前Tokenizer的Token IDs const tokenIds = tf.tensor([[1045, 2293, 4083]]); // Batch size为1,三个Token // 使用Embedding层将Token IDs转化为Embedding向量 const embedd...
然后我们创建一个简单的Embedding层,将Token IDs转换为对应的Embedding向量。 const tf = require('@tensorflow/tfjs');// 假设词汇表大小为10000,嵌入维度为300const vocabSize = 10000;const embeddingDim = 300;// 创建一个Embedding层const embeddingLayer = tf.layers.embedding({inputDim: vocabSize, output...
嵌入层(The embedding layer) 该层是大型学习模型的关键要素。嵌入层接收输入(一串单词),并将每个单词转化为矢量表示。单词的向量表示捕捉了单词的含义及其与其他单词的关系。 前馈层(The feedforward layer) LLM 的前馈层由几个完全连接的层组成,用于转换输入嵌入。同时,这些层允许模型提取更高层次的抽象概念,即识别...
稳定性:weight decay、gradient clipping。LLM训练的时候还会碰到loss spike问题,有些简单的解决办法就是重新训练,重最近的一个checkpoint开始,跳过发生loss spike的数据。GLM工作中发现,embedding layer中不正常的梯度会导致这个问题,通过缩减这个梯度,会环节spike的问题 ...
Embedding Layer Norm 在第一个嵌入层之后立即使用,以避免训练不稳定。 使用了 25 万个标记的词汇表。使用字节级 BPE。这样,标记化永远不会产生未知标记 两个全连接层: 5 GPT GPT 使用 Transformer 的 Decoder 结构,并对 Transformer Decoder 进行了一些改动,原本的 Decoder 包含了两个 Multi-Head Attention 结构...
没有使用LayerNorm,而是使用了RMSNorm进行预归一化 使用了RoPE(Rotary Positional Embedding) MLP使用了SwiGLU作为激活函数 LLaMA2的大模型版本使用了Group Query Attention(GQA) 3.2.1 RMSNorm LayerNorm的公式是: $$y=\frac{x-E(x)}{\sqrt{\operatorname{Var}(x)+\epsilon}} * \gamma+\beta$$ ...