1.Rotary Position Embedding (RoPE, 旋转式位置编码) | 原理讲解+torch代码实现 2.基于调整RoPE旋转角度的大模型长度外推方法 旋转位置编码RoPE (Rotary Position Embedding) 被广泛应用于目前的大模型中,包括但不限于Llama、Baichuan、ChatGLM、Qwen等。但RoPE却有着较弱的长度外推性,也就是在推理时,当模型的输...
在 Transformer 模型中,词嵌入(Word Embedding)是输入层的关键部分,负责将离散的单词转换成连续的向量表示,以便模型能够理解和处理。然而,您提到的“Postin Embedding”可能是一个笔误,通常我们讨论的是“Position Embedding”(位置嵌入),它用于给模型提供单词在句子中的位置信息,因为 Transformer 模型本身是位置无关的。
二、Position Embedding:保留单词顺序信息 在Transformer中,除了Word Embedding外,还需要考虑单词的位置信息。因为Transformer模型本身不具备处理单词顺序的能力,所以我们需要显式地将位置信息添加到模型中。这就是Position Embedding的作用。 Position Embedding是一种将单词的位置信息编码为向量的方法。在Transformer中,每个单词...
1. 在机器翻译任务中,position embedding可以用来表示源语言和目标语言中不同位置的词语。例如,在源语言中,位置编码可以将句子中的每个位置与一个唯一的向量表示相对应,这样模型就能够根据位置信息更好地理解句子的语义。 2. 在文本分类任务中,position embedding可以用来表示句子中不同位置的词语。例如,在情感分析任务...
Ref [1]Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer [2]ROFORMER: ENHANCED TRANSFORMER WITH ROTARY POSITION EMBEDDING [3]TRAIN SHORT, TEST LONG: ATTENTION WITH LINEAR BIASES ENABLES INPUT LENGTH EXTRAPOLATION 本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 ...
Embedding是一种将高维数据（如文本、图像或音频）转化为低维数值向量的技术。通过将复杂的特征信息映射到...
在BERT中,有三个重要的嵌入层:Token Embeddings、Segment Embeddings和Position Embeddings。下面我们将逐一解释它们的原理和作用。一、Token EmbeddingsToken Embeddings是BERT中的基础嵌入层,其主要作用是将输入文本中的每一个词转换成固定维度的向量表示。在BERT中,每个词被转换成768维的向量。这个过程是通过WordPiece ...
在构建自然语言处理模型时，position embedding 和 segment embedding 的应用与理解是核心概念之一。它们分别用于捕捉单词在序列中的相对位置信息和区分不同的语义段落。位置嵌入（Position Embedding）的原理基于数学中的三角函数，尤其是正弦（sin）和余弦（cos）。这些函数能够以周期性的方式描述位置信息，使得...
Transformer模型:Position Embedding实现 在自然语言处理(NLP)中,Transformer 模型是一个非常重要的里程碑,它通过自注意力(self-attention)机制极大地提高了处理序列数据的能力。在 Transformer 模型中,词嵌入(Word Embedding)是输入层的关键部分,负责将离散的单词转换成连续的向量表示,以便模型能够理解和处理。然而,您提到...
Position embedding是一种方法，通过将位置信息编码为向量，将这种编码加入到模型的输入中。这些向量是通过学习得到的，即模型在训练过程中调整这些向量，以适应输入序列的位置信息。BERT是一个典型的例子，其中使用了位置嵌入来捕捉词语在句子中的位置关系，从而提高模型的性能。相比之下，position encoding是另...