假设输入文本经过分词器后的 input_ids数据的形状为 [b,s ]( b 表示batch_size, s 表示sequence_length),然后经过 embedding 层后 x形状变为 [b,s,h ] ,由于仅仅是查表操作,计算量为 bsh。 先分析 Decoder 中 self-attention 的计算量,计算公式如下: Q=xW_Q,K=xW_K,V=xW_V\\x_{out}=softmax...
Word Embedding 就是把词本身作为信息 embed 进去,所以它是一个 0~vocab_size-1 之间的整数映射到 embed 空间;而 Position Embedding 当然就是把 0~max sequence length-1 映射到 embed 空间。 Mask Transformer 里的 mask 主要有两类:padding mask 和 sequence mask。前者就是当你把同一个 batch 的句子都 p...
最大长度(Max Length) 最大长度用于控制模型生成的词的最大数量。指定最大长度有助于防止过长或不相关的响应,并控制模型的生成成本。 停止序列(Stop Sequences) 停止序列(Stop Sequences),是一种用于控制文本生成过程中何时停止生成的技术。这种技术特别重要,因为它可以帮助确保生成的文本在达到某个预定的结构...
L: sequence length H: hidden size of linear layers A: attention head size Z: number of attention heads N: number of GPUs 对于Ring−QK⊤ : ,切分后的每一个小块LN ,在和kT 矩阵乘后得到[LN,LN] 需要在切分维度做补全才可以得到每一个小块LN 的完整结果,在后续进行softmax 操作。故需要做 ...
, // number of layers n_heads: usize, // number of query heads head_size: usize, // size of each head (dim / n_heads) n_kv_heads: usize, // number of key/value heads shared_weights: bool, vocab_size: usize, // vocabulary size seq_len: usize, // max. sequence length }...
在预训练的最后阶段,我们对 long sequences 进行训练,以支持最多 128K tokens 的 context窗口。我们之前没有对 long sequences 进行训练,因为在 self-attention layers 中的计算量随 sequence length 呈平方增长。我们逐步增加支持的 context length,进行 pre-training,直到模型成功适应...
也就是说,输入”我们喜欢Rust语言“这句话,我们实际传递给模型的其实是一个 4×Dim 的矩阵,这里的 4 一般也叫 Sequence Length。 我们可以暂时把模型看作一个函数 f(x),输入一个 Sequence Length × Dim 的矩阵,经过模型 f(x) 各种运算后会输出 Sequence Length × Vocabulary Size 大小的一个概率分布。有...
train_encodings = tokenizer(X_train.tolist(), truncation=True, padding=True, max_length=512) test_encodings = tokenizer(X_test.tolist(), truncation=True, padding=True, max_length=512) # 2. 模型构建 model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=5) ...
max_length (int, optional, defaults to 20) - 生成的tokens的最大长度。对应于输入提示的长度+max_new_tokens。如果还设置了max_new_tokens,则其作用被max_new_tokens覆盖。 max_new_tokens (int, optional) - 要生成的最大数量的tokens,忽略提示中的tokens数量。
# Apply softmax to obtain probabilitiesprobs = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=-1) # Extract the generated tokens from the outputgenerated_tokens = outputs.sequences[:, input_length:] # Compute conditional probabilityconditional_probability =...