bias_embedding= position_embedding(torch.flatten(relative_position_bias)).reshape[height*width,height*width,n_head]#[height*width,height*width,n_head]bias_embedding= bias_embedding.permute(2,0,1).unsqueeze(0)#[1,n_head,height*width,height*width]returnbias_embedding#4.2d absolute constant sincos...
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...
参考:一文看懂 LLaMA 中的旋转式位置编码(Rotary Position Embedding) 原理推导参考自上文,以下结合huggingface代码分析公式计算过程 1 旋转角度计算 计算公式如下,其中d为词嵌入维度,这部分和论文原文一样 θj=10000−2(j−1)/d,j∈[1,2,…,d/2] ...
def __init__(self, demb): super(PositionalEmbedding, self).__init__() self.demb = demb inv_freq = 1 / (10000 ** (torch.arange(0.0, demb, 2.0) / demb)) self.register_buffer('inv_freq', inv_freq) # pos_seq = pos_seq = torch.arange(seq_len-1, -1, -1.0) def forward...
先编写Position_Embedding层,代码如下: from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer from keras.models import Model from keras.layers import * class Position_Embedding(Layer): def __init__(self, size=None, mode='sum', **kwargs): ...
position embedding 代码 第二种实现
接下来结合代码和论文来解读一下 RoPE。 基本概念 首先论文中定义一个长度为 N 的输入序列为:SN={wi}Ni=1 其中wi 表示输入序列中第 i 个token,而输入序列 SN 对应的 embedding 表示为:EN={xi}Ni=1 其中xi 表示第 i 个token wi 对应的 d 维词嵌入向量。 接着在做 self-attention 之前,会用词嵌入向量...
旋转式位置编码（RoPE），最初由论文[1]提出，旨在将相对位置信息融入到 self-attention 中，提升 transformer 架构的性能。LLaMA 模型也采用了这一技术。接下来，结合代码和论文，我们逐步解读 RoPE 的概念与实现。首先，考虑一个长度为N的输入序列，其中每个token记为wi，序列SN的embedding表示为:[公式]...
一文看懂 LLaMA 中的旋转式位置编码(Rotary Position Embedding) embeddingposition编码函数论文 旋转式位置编码(RoPE)最早是论文[1]提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中并提升 transformer 架构性能的位置编码方式。而目前很火的 LLaMA 模型也是采用该位置编码方式。 BBuf 2023/08/22 5K0 深度学...