比如位置插值 ( Position Interpolation, PI ),通过对RoPE进行轻微修改,并对少量数据进行微调,从而扩展上下文长度 作为一种替代方案,Reddit一网友bloc97通过该帖子,提出了“NTK-aware”插值方法,该方法考虑到高频信号的损失 此后,对“NTK感知”插值提出了两项改进...
torch.arange(0,dim,2)则代表生成一个从0开始,步长为2,到 dim(但不包括dim)的序列 2.2 把LLama3长度扩展到100万背后的原理:NTK-aware插值 再后来,Gradient AI再通过类似的方式把rope_theta继续放大,使得其长度可以达到100万,具体实现方法是 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...
为了改进这一问题，NTK-aware提出了高频外推和低频内插的方法。这种方法通过调整基数与扩展比的关系，将插值压力分散到多个维度，以避免高频信息的损失。在定义了所有内插方法的基础表达式后，NTK-aware interpolation通过调整基数与扩展比的常量，实现了对高频信息的外推和低频信息的内插。从位置编码本质出发...
位置内插方案本质上是线性内插，均匀压缩每个位置，可能导致高频信息损失。RoPE中，位置信息的周期和频率关系揭示了低维高频、高维低频的特性。PI对所有维度进行平等缩放，使得高频低维度在插值后变得异常拥挤。NTKaware interpolation的改进策略：高频外推和低频内插：通过调整基数与扩展比的关系，将插值压力分...
# 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 ...
NTK感知缩放和调整基础频率(ABF)修改了RoPE的基础频率,从而在微调和非微调场景中实现了增强结果。 📌 最近的研究试图通过修改旋转位置嵌入(RoPE)来扩展LLMs的上下文窗口,RoPE是LLMs如LLaMA、PaLM和GPT-NeoX等知名模型采用的一种流行的位置编码方法。然而,之前的作品如位置插值(PI)和YaRN资源密集且缺乏比较实验来评估...
最后我们引入了局部穿透感知优化策略(Partical-Aware Pentration Refinement, PAP)优化模块,通过对局部穿透区域的检测和优化来进一步提升姿势的合理性和实用性。 图4 抓取姿态映射网络(GraspNet) 基于时序参数和姿态先验的轨迹规划 第二阶段(Mot...
3.2 Task-aware Masked Autoencoder (隐式3D机器人表示) 图2: Lift3D的整体流程。a) 对于隐式3D机器人表示,我们利用CLIP离线提取基于任务描述的图像注意力图,并将其反向投影到2D输入图像上,以指导MAE的掩码。然后,我们将可见的tokens输入2D基础...
NTK-aware Scaled RoPE:高频外推+低频内插 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...