什么是Patch Embedding? 在NLP领域,PatchEmbedding 是一种嵌入方法,它可以将给定的语句或文本分割成若干个"补丁"(patch),然后将每个补丁的词向量进行求和得到最终的文本表示。具体来说,假设已经有了一个预训练的词向量模型,那么 PatchEmbedding 就可以通过将文本中的每个词映射成它的词向量,然后将这些词向量按照一定的...
接下来根据大佬们的汇总,我简单总结下为什么最后选用三角函数作positional Embedding; 首先,位置编码最重要的就是加入位置信息,体现每个词不同的位置,最直接的就是即使用计数作为文本中每个字的位置编码了。即pos=0,1,2...T-1,T; 当然这样的瑕疵非常明显,这个序列是没有上界的。设想一段很长的(比如含有500个字...
Patch Embedding:在输入开始时,Swin Transformer会先将图像切割成一系列不重叠的Patch,并将每个Patch嵌入到Embedding向量中。这样的操作能够有效地捕获图像中的局部特征,同时提高了模 发布于 2024-02-07 08:05・IP 属地山东 赞同 分享收藏 写下你的评论... 1 条评论 默认 最新 人工智能研究所 ...
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word_embedding、lm_head 新词向量可以使用原词向量均值作为初始化,比如“天气”=mean([“天”,“气”]) 修改与词表大小相关的文件并保存,如config.json 运行继续预训练脚本 run_pretrain_megatron_llama.sh,需要传入的参数列表如下 ENV=$1 # 运行环境: dlc, dsw MEGATRON_PATH=$2 # 设置开源Megatron的代码...
RuntimeError: Node-image-text-embedding/clip-1runs failed, error msg: Create image-text-embedding/clip-1operator image-text-embedding/clip:main with args None and kws {'model_name': 'clip_vit_base_patch16', 'modality': 'image'} failed, err: Load operator failed, Traceback (most recent...
--position-embedding-type none \ --untie-embeddings-and-output-weights \ --disable-bias-linear 下面我们以llama-2为例,详解从huggingface到megatron的模型权重转换技术。下表总结了两者在不同module上的命名对应关系。在patch实现过程中,我们首先将HF格式的ckpt转换到一种内部格式,然后再把这种内部格式转换成对应...
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