NTK-aware Scaled RoPE 是一种针对PI遇到的问题的改进方法,它通过高频外推和低频内插来解决 PI 的问题。具体来说: - 高频外推:对高频维度(索引位置靠前)进行较小的缩放。 - 低频内插:对低频维度(索引位置靠后)进行较大的缩放。 NTK-aware 通过调整 RoPE 中的频率参数θi来实现上述目标。具体公式如下: ...
2. NTK-aware Scaled RoPE 为了解决PI中出现的问题,NTK-aware提出的改进策略为:高频外推和低频内插。即:不是将RoPE的每个维度平均缩放一个因子S,而是通过减少高频的缩放和增加低频的缩放将插值压力分散到多个维度。 在讲NTK-aware之前,为了将PI和其NTK-aware,或者更广义上的多种内插方法联系起来,我们定义了如下...
NTK - aware原理：① NTK - aware涉及到对特定知识或技术的一种认知和处理方式。以图像识别领域为例，假设我们要识别不同种类的动物。NTK - aware就像是让系统“知道”如何去分辨不同动物特征的一种内在机制。比如识别猫和狗，它要“清楚”猫的眼睛形状通常更圆，耳朵相对较小且较尖，而狗的眼睛形状多样，耳朵...
1.)NTK-aware通过引入 λ 来调整频率,使得位置编码在不同频率下更加适应内插或外推的需求。外推:描述的是一种情境,指的是模型处理超出其训练范围的数据的情况,而不是一种具体的操作。 内插:指在已知数据点之间进行预测。这意味着模型处理的数据位于其训练数据的范围之内。 高频外推和低频内插是描述位置...
调整位置编码:用NTK-aware插值初始化RoPE theta的最佳调度,进行优化,防止扩展长度后丢失高频信息 相当于原来llama 3的长度为8000,然后rope_theta这个参数是50万 那要把长度扩展到100万的话,则应该是把rope_theta这个参数扩大:从50万扩大“100万/8000 = 125倍”,毕竟长度扩展多少倍则对应的这个rope_theta扩大多少倍...
NTK-aware interpolation通过扩大进制数实现了对高维度的内插和低维度的外推。通过调整基数与扩展比的关系，NTK-aware interpolation实际上改变了进制数，从而实现了高频外推和低频内插的目的，最终改进了LLM上下文长度扩展方案的效果。NTK-aware interpolation的核心代码简单明了，实现了高频外推和低频内插的...
扩大模型长度,NTK-aware是核心方法之一,因此博客内有4篇文章和其相关 为了改透这4篇文章 今花了大半天的时间
# 使用正弦和余弦函数生成位置编码,对于d_model的偶数索引,使用正弦函数;对于奇数索引,使用余弦函数。 pe[:,0::2]=torch.sin(position*div_term) pe[:,1::2]=torch.cos(position*div_term) pe=pe.unsqueeze(0) # 在第一个维度添加一个维度,以便进行批处理 ...
check-ups and screenings that catch potential problems before they escalate into major health concerns. As people become increasingly aware of such benefits, integrating these comprehensive coverages into their insurance plans is no longer optional but a necessary step towards proactive health managem...
Weeks ago,u/emozillaproposed an improvement on NTK-Aware RoPR in thispost, later named DynamicNTKScalingRotaryEmbedding. The main idea behind Dynamic NTK involves incorporating a scaling factor relative to the present decoding sequence length to improve the base functionality. However, there is actua...