我们仅取2个维度的旋转位置编码,那么我们可以参照1.2推导,得出RoPE相对位置编码分数 R(m,i) = \begin{bmatrix} \cos(m \theta_i) & -\sin(m \theta_i) \\ \sin(m \theta_i) & \cos(m \theta_i) \end{bmatrix} \\ 其中\theta_k=b^{-2k/d} 假设对q_m,k_n使用RoPE变换后,其score计算...
第三部分 旋转位置编码(RoPE)的推导与实现 3.1 旋转位置编码的原理与推导 所谓旋转位置编码,其在位置编码上删除了绝对位置嵌入,而在网络的每一层增加了苏剑林等人(2021)提出的旋转位置嵌入(RoPE),其思想是采用绝对位置编码的形式 实现相对位置编码,且RoPE主要借助了复数的思想 具体来说,当咱们给self-attention中的 ...
scale_rope .gitignore README.md eval_exec_time.py eval_ppl.py requirements.txt README Inconsistent problem 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 fac...
发现是参数赋值进去以后,是RoPE概念中的“base”(而非RoPE概念中的旋转角度theta),从而也就顺理成章的得把base扩大到2倍,对应到具体的方法中,就是ntk-aware插值(对base做放大) classLlamaRotaryEmbedding(nn.Module): def __init__(self, dim, max_position_embeddings=2048, base=10000, device=None, scalin...
关键思想是,我们不是进行外推,而是直接将位置索引缩小(*不是插值位置嵌入,而是插值位置索引,这对于RoPE等位置编码更合适,并且可能需要较少的训练,因为没有添加可训练参数,使最大位置索引与预训练阶段的先前上下文窗口限制相匹配,至于理论依据就是可以在相邻的整数位置上插值位置编码,毕竟位置编码可以应用在非整数的位置...
While LLM generates token by token beyond its maximum trained length at the inference stage, the key_states are first applied RoPE based on cos and sin w.r.t.kv_seq_len, then rotated key_states are cached. Then when we come to the next token, key_states are applied to RoPE based on...
vllm [Bug]: DynamicNTKScalingRotaryEmbedding的实现可能存在错误,是的，我注意到了类似的问题。当前的...
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...
【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】:...
-将RoPE的超参数θ设置为500,000:更好支持长上下文 模型的关键超参数如表3所示,基于数据量和训练算力,模型的大小达到了Scaling Law所揭示的算力最优化。 并行效率 要在1.6万张GPU上训练405B的模型,仅仅是考虑并行和故障处理,就已经是...