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...
而对base做放大是ntk-aware插值的操作「如果对ntk-aware插值不太熟悉,建议先看下此文《大模型长度扩展综述:从直接外推ALiBi、插值PI、NTK-aware插值、YaRN到S2-Attention》的第三部分」, 故在当下这个把LLama 3的rope_theta从50 0000放大到100 0000的场景中,就是 的ntk-aware插值 有了扩展好上下文的微调模型之后...
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
也可以用one-hot编码表示位置 transformer论文中作者通过sin函数和cos函数交替来创建 positional encoding,其计算positional encoding的公式如下 其中,pos相当于是每个token在整个序列中的位置,相当于是0, 1, 2, 3...(看序列长度是多大,比如10,比如100), 代表位置向量的维度(也是词embedding的维度,transformer论文中设...
rohanpaul_ai(@IntuitMachine):RT @rohanpaul_ai 提高LLMs效果的关键:将所有内容都放入上下文窗口中💡 对于许多数据集来说,长上下文ICL(上下文学习)大部分时间表现优于对模型进行微调。👨🔧 这是一篇非常长的帖子,探讨了最近一些最有影响力的论文,探索了LLMs有效上下文窗口的增加👇 --- 🧵 1/n 在...
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...
此外,他们还引入了一种简单、高效、可扩展的适配器SES-Adapter,将蛋白质语言模型嵌入与结构序列嵌入结合,以创建结构感知表示 (structure-aware representations),能够显著增强蛋白质语言模型的性能。 以上研究展示了深度学习在蛋白质设计中的强大...
我院此次被录用的三篇论文分别为:1)“Towards Discriminative Representation Learning for Speech Emotion Recognition”(学生作者:李润楠,2015级博士生;导师:吴志勇);2)“Automatic Grassland Degradation Estimation Using Deep Learning” (学生作者:闫茜宇,2017级博士生;导师:江勇);3)“An Input-Aware Factorization Ma...
2. NTK-aware Scaled RoPE 3. 进制编码 4. 代码 非论文,仅参考: Cyril-KI:LLM上下文长度扩展方案:NTK-aware interpolation33 赞同 · 5 评论文章 PI本质上是将每个位置均匀压缩到之前的1S,RoPE的表示中,针对位置m的向量xm,其变换方式为: 其中θi=b−2(i−1)/d=1b2(i−1)/d,(b=10000,i=1,2...
论文链接:arxiv.org/abs/2303.1822 GitHub项目链接:github.com/RUCAIBox/LLM 中文翻译版本链接:github.com/RUCAIBox/LLM 苏神的新博客,解读rope spaces.ac.cn/archives/9 NTK-Aware Scaled RoPE原文:reddit.com/r/LocalLLaMA longchathuggingface.co/lmsys/lo sota.jiqizhixin.com/hom RLHF文本生成图模型 - 远...