llama2 旋转位置编码 attention mask 代码在PyTorch 中,你可以使用以下代码实现位置编码和 attention mask。位置编码(Positional Encoding)通常用于Transformer模型中,以使模型能够理解输入序列中的位置信息。而 attention mask 用于屏蔽某些位置,防止模型在这些位置上产生无效的注意力。 以下是一个简单的例子,演示如何在 ...
为了运算方便,可以将Attention操作计算为:h=Attention(q、K、 V)。q也可以是一个向量序列Q(对应机器翻译中输入多个单词),此时输出也是一个向量序列H。Attention通用标准公式为:$$H=Attention(Q,K,V)=\begin{bmatrix} Attention(q_{1},K,V)\ ...\ Attention(q_{m},K,V)\end{bmatrix}$$ 这里,Q、K...
scaled_attention_logits += (mask * -1e9) # softmax 在最后一个轴(seq_len_k)上归一化,因此分数 # 相加等于1。 attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1) # (..., seq_len_q, seq_len_k) output = tf.matmul(attention_weights, v) # (..., seq_len_q, de...
attn_mask[torch.where(attn_mask.sum(-1) == attn_mask.shape[-1])] = False # attention: cross-attention first output = self.transformer_cross_attention_layers[i](output, src[level_index], memory_mask=attn_mask, memory_key_padding_mask=None, pos=pos[level_index], query_pos=query_embed...
注意力机制的掩码允许我们发送不同长度的批次数据一次性的发送到transformer中。在代码中是通过将所有序列填充到相同的长度，然后使用“attention_mask”张量来识别哪些令牌是填充的来做到这一点，本文将详细介绍这个掩码的原理和机制。我们先介绍下如果不使用掩码，是如何运行的。这里用GPT-2每次使用一个序列来执行推理，...
面向小白的Attention、重参数、MLP、卷积核心代码学习:https://github.com/xmu-xiaoma666/External-Attention-pytorch
这段代码导入了 PyTorch 和其中的函数库以及基础神经网络模块。 2. 定义 Additive Attention 类 接下来,我们将实现一个加性注意力机制的类。该类将包含初始化和前向传播两个主要部分。 classAdditiveAttention(nn.Module):def__init__(self,hidden_size):super(AdditiveAttention,self).__init__()self.Wa=nn....
我看你们sft的代码的时候,你们的attention mask只覆盖了padding的token,并没有覆盖prompt中user和system的部分。请问这是刻意为之吗?因为根据我的历史经验,包括你们1.0的代码,一般微调的时候都是会mask掉user和system的部分的。是否全部计算loss会比只计算assistant的loss的方法获得更好的效果? 期待你们的回复! 老哥你...
当然这几行代码只会在解码器中的Masked Multi-Head Attention中用到。# 第三阶段： 计算得到注意力权重...
我们可以根据 decoderforward部分的代码发现这一点. Copy classDecoderLayer(nn.Module):"Decoder is made of self-attn, src-attn, and feed forward (defined below)"defforward(self, x, memory, src_mask, tgt_mask):"Follow Figure 1 (right) for connections."m = memory# 目标语言的self_Attention, ...