原文在不同任务上测试了 Position Interpolation 对于外推性的提升,其中一个关键指标是Perplexity,关于该指标的说明可参考:困惑度(perplexity)的基本概念及多种模型下的计算(N-gram, 主题模型, 神经网络) - 知乎 (zhihu.com)。 transfomer库llama的实现也是非常直接: class LlamaLinearScalingRotaryEmbedding(LlamaRotary...
实际上 RoPE 的诸多思想来源于 Sinusoidal 位置编码，区别在于 Sinusoidal 位置编码采用和 word embedding ...
2D Positional Embedding Interpolation #567 Open tbsxxxH opened this issue Sep 10, 2024· 0 comments CommentstbsxxxH commented Sep 10, 2024 2D位置嵌入插值是怎么做的?具体采用的什么插值方式? 👍 1 Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to ...
在Transformers还是以Bert为代表的时代,Bert的位置向量(Position Embedding)并没有采用原始Transfomers利用三角函数公式去计算每个位置向量的方式,它也没有采用其他规则去计算位置向量,而是每个位置都用可学习的向量通过在预训练语料上进行训练,最后存储在词表Vocab中。从其产生方式上等价词(Token Embedding)向量,都是基于预...
class TestPositionalEmbeddingsInterpolation: @pytest.mark.parametrize("params", tile_pos_emb_test_cases) def test_tile_resize_position_embedding(self, params): tgt_max_num_tiles = params["tgt_max_num_tiles"] expected_output = params["expected_output"] embedding = params["input_tensor"] resized...
一般来说,文本序列经过embedding层之后,输入数据是[B,N,dmodel]的张量。其中B,N分别为batch_size和 序列长度,dmodel代表每一个token编码的维度。 在上述两个公式中,pos=0,1,...,N−1,i=0,1,2,...,dmodel−1,因此,我们需要生成的Positonal Encoding 就是一个大小为[N,dmodel]的矩阵,然后在数据批...
图2. 左图: 标准位置编码(顶部)和我们提出的双层位置编码(BiPE,底部)的示意性比较。BiPE 通过使用段内编码和段间编码来区分位置。右图: 绝对位置编码作为段内编码添加到input embedding中,而相对位置编码(例如 RoPE 和 ALiBi)则作为段间编码在 Transformer 注意力模块中使用。
self.position_embeddings = self.position_embedding.weight.unsqueeze(0) but now all my tests are crashing for different reasons (different tensors outputs for example) and this will take longer. Why not getting back to the previous working commit (d44e070), merge it, and then open another PR...