也就是每个pixel的K个object分类的概率分布;Finally, we predict a mask with a spatially point-wise product between the upscaled image embedding and the MLP’s output;这里的到的是每个pixel属于N个query/mask的概率分布(或者说单个N
本文主要是对FastLLM做了一个简要介绍,展示了一下FastLLM的部署效果。然后以chatglm-6b为例,对FastLLM模型导出的流程进行了解析,接着解析了chatglm-6b模型部分的核心实现。最后还对FastLLM涉及到的优化技巧进行了简单的介绍。 0x1. 效果展示 按照https://github.com/ztxz16/fastllm 中 README教程 编译fastllm之...
关键内容: 1、模块化部件 2、用例 : 用常规的方式组合组件 Models LLMs: 20+integrations Chat Models Text Embedding Models: 10+ integrations Prompts Prompt Templates Output Parsers: 5+ implementations Retry/fixing logic Example Selectors: 5+ implementations ...
def forward(...) -> Union[Tuple, BaseModelOutputWithPast]: # 更新模型输入:input_embedding/attetion_mask/position_ids output_attentions = output_attentions if output_attentions is not None else self.config.output_attentions output_hidden_states = ( output_hidden_states if output_hidden_states is...
Alibi: 不添加postion-embedding, 而是在计算self-attention时,Q和K相乘时,加入一个偏移量矩阵。距离当前token越近的位置,加的偏移量值越大,距离越远的位置,加的偏移量值越小。类似T5的方式,只不过这次偏移量矩阵是固定的值,不进行学习。 Q和K点乘之后,添加一个静态的不学习的bias ...
当然base大也有base大的问题,也就是相邻的postion的衰减变弱了。 [1] Su J, Ahmed M, Lu Y, et al.Roformer: Enhanced transformer with rotary position embedding[J]. Neurocomputing, 2024, 568: 127063. 编辑于 2024-06-25 12:17・北京
(1)小于模型本身的最大位置嵌入(max_position_embedding) 单词的顺序通常包含重要的语义信息,位置嵌入(position_embedding)是模型用来标记输入数据位置信息的,指定了模型在处理序列数据时能够考虑的最大位置数。例如Transformer架构,在输入的部分由文本的每个Token的向量(Input Embedding) 与每个Token的位置编码(Postional ...
3.token通过postion计算positional encoding(标准算法公式); 4.将embedding与positional encoding相加得到transformer的输入; token 的 positional encoding 结果,它的计算公式如下: positional encoding 结果示例: Q,K,V矩阵的生成:(X是embedding):Q代表query查询,K代表key键,V代表value值,权重矩阵W是预训练好的参数矩...
因此就需要通过添加Postional Encoding在输入Token时将Token的时序信息一并加入。 注:位置编码并非Transformer模型首创,在此之前也有人尝试在CNN中使用。 注:在深度学习中,一般将编码(encoding)是学习出来的称之为向量(embedding),有将位置信息"嵌入" 到某个向量空间的意思。例如Bert的位置向量就是学习得到,所以称为"...
其中每个decoder层如下图右半部分所示,主要是将transformer中的LayerNorm换成了RMSNorm,Multi-Head Attention换成了GQA(llama是MQA),postionnal换成了RotatyEmbedding(RoPE相对位置编码)。 2.2 MHA/MQA/GQA 多头注意力机制对比 原始的 MHA(Multi-Head Attention),QKV 三部分有相同数量的头,且一一对应。每次做 Attent...