【本期提要】:SuperCLUE-Open;文心盘古;chatlaw;LLM综述;NTK-Aware Scaled RoPE;10亿上下文;InternLM;GLM讲座;vllm讨论; 【本期贡献者】- 排名不分先后: 【主持人】:suc16、初七(后续每期由大家自行认领) 【编辑】:羡鱼(最好由主持人兼任) 【版块负责人】: (后续每期由大家自行认领) 【具体内容贡献者】:...
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...
假设我们在token输入时,仅有embedding,没有嵌入位置编码 在注意力中,我们通常有一个Query和多个Key,Value,通过scaled-dot-prodct-attention计算出注意力特征。 我们假设有一个位置0对应token的向量Queryq_0和一组Key和ValueK=\{k_i|i=0,1,..,n\},V=\{v_i|i=0,1,..,n\}, 那么我们可以计算出注意...
再后来在我参与主讲的类ChatGPT微调实战课中也有讲过,但有些学员依然反馈RoPE不是特别好理解 考虑到只要花足够多的时间 心思 投入,没有写不清楚的,讲课更是如此,故为彻底解决这个位置编码/RoPE的问题,我把另外两篇文章中关于位置编码的内容抽取出来,并不断深入、扩展、深入,比如其中最关键的改进是两轮改进,一个...
-NTK-Aware Scaled RoPE allows LLaMA models to have extended (8k+) context size without any fine-tuning and minimal perplexity degradation:https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/14lz7j5/ntkaware_scaled_rope_allows_llama_models_to_have/ ...
一文通透位置编码:从标准位置编码、旋转位置编码RoPE到ALiBi、LLaMA 2 Long(含NTK 前言 关于位置编码和RoPE 应用广泛,是很多大模型使用的一种位置编码方式,包括且不限于LLaMA、baichuan、ChatGLM等等 我之前在本博客中的另外两篇文章中有阐述过(一篇是关于LLaMA解读的,一篇是关于transformer从零实现的),但自觉写的不...
在这篇文章中,笔者提出了ReRoPE (Rectified RoPE),它同样是一种RoPE的后处理方案,实验结果显示它的不微调长度外推能力不仅明显超过了此前的NTK-aware Scaled RoPE,甚至还超过了之前专门设计的需要从零训练的HFWA。此外,不同于NTK-aware Scaled RoPE在超过某个长度后能力会大幅下降,ReRoPE似乎在任意长度下都表现...