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 ...
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(\fra...
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-Q K^\top : ,切分后的每一个小块\frac{L}{N} ,在和k^{T} 矩阵乘后得到[\frac{L}{N}, \frac{L}{N}] 需要在切分维度做补全才可以得到每一个小块\frac...
val_tokens = tokenizer.batch_encode_plus(x_val.tolist(), max_length = 250, pad_to_max_length=True, truncation=True) 分词器返回一个字典,其中包含三个键值对,其中包含 input_ids,它们是与特定单词相关的标记;token_type_ids,它是区分输入的不同段或部分的整数列表。Attention_mask 指示要关注哪个标记...
train_tokens=tokenizer.batch_encode_plus(x_train.tolist(),max_length=250,pad_to_max_length=True,truncation=True)val_tokens=tokenizer.batch_encode_plus(x_val.tolist(),max_length=250,pad_to_max_length=True,truncation=True) 分词器返回一个字典,其中包含三个键值对,其中包含 input_ids,它们是与特...
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...
增加了 Sequence Parallelism、Selective Activation Recomputation 和 Checkpointing Skipping 三个 feature。 a. Sequence Parallelism: 在 Tensor Parallelism 的基础上,将 Transformer 核的 LayerNorm 以及 Dropout 层的输入按 Sequence Length 维度进行了切分,使得各个设备上面只需要做一部分的 Dropout 和 LayerNorm。
return tokenizer(examples["text"], padding='max_length', truncation=True) # 对所有数据集进行标记化 tokenized_data = data.map(preprocess_function, batched=True) tokenized_data.set_format(type='torch', columns=['input_ids', 'attention_mask', 'labels']) ...
val_tokens = tokenizer.batch_encode_plus(x_val.tolist(), max_length = 250, pad_to_max_length=True, truncation=True) 分词器返回一个字典,其中包含三个键值对,其中包含input_ids,即与特定单词相关的标记;token_type_ids,这是一个整数列表,用于区分输入的不同段或部分;和 attention_mask,指示要处理的...