本文是个人大模型学习笔记的第二篇,感兴趣的话可以点击专栏阅读其余笔记,欢迎各位知友在评论区交流、指正。 大模型学习笔记www.zhihu.com/column/c_1765686812465328128 0. 前言 记录对于位置编码的学习,通过落在书面上避免似懂非懂是第一目的,因此没有追求记录的质量,但应该可以作为知识点的目录和学习的参考。
Positional Encodings的重要性: 由于self-attention的permutation-invariant使得transformer需要一个特殊的positional encodings来显式地引入sequence中tokens的位置信息,因为无论是文本还是图像sequence,位置信息都是非常重要的。论文中以DeiT-tiny为实验模型,分别采用no positional encodings,learnable absolute positional encodings,...
这个独特的标志即为Positional Encodings。 目前Positional Encodings分为两种类型: Fixed Positional Encodings:即将各个位置的标志设定为固定值,一般是采用不同频率的Sin函数来表示。 Learnable Positional Encoding:即训练开始时,初始化一个和输入token数目一致的tensor,这个tensor会在训练过程中逐步更新。 以上这些Positional ...
self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) # Compute the positional encodings once in log space. pe = torch.zeros(max_len, d_model) position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1) div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) * -(math.log(10000.0) / d_model)) pe[:, 0::2]...
2. Relative Positional Encodingspaper中,由对绝对位置编码变换推导出新的相对位置编码方式。vanilla Transformer中的绝对位置编码它对每个index的token都通过sin/cos变换,为其唯一指定了一个位置编码。该位置编码将与input的embedding求sum之后作为transformer的input。那么如果将该位置编码应用在transformer-xl会怎样呢?其中...
self).__init__()self.dropout=nn.Dropout(p=dropout)# Compute the positional encodings once in ...
Hello! How should the "positional_encodings" package required in your code be installed? thanksOwner H-deep commented Apr 25, 2022 Hi. It is a Pypi package: https://pypi.org/project/positional-encodings/ It can be installed as follows: pip3 install positional-encodings...
Our approach abstracts the transformer's sinusoidal positional encodings, allowing us to instead use a novel positional encoding scheme to represent node positions within trees. We evaluated our model in tree-to-tree program translation and sequence-to-tree semantic parsing settings, achieving superior ...
Code for "The Locality and Symmetry of Positional Encodings" EMNLP Findings transformer-architecturepositional-encodingprobing-task UpdatedDec 18, 2023 Python 完整的原版transformer程序,complete origin transformer program pythonpytorchtransformerbeginnermulti-head-attentionpositional-encoding ...
Relative Positional Encodings Segment-level recurrence mechanism机制中提到的,max_len窗口中的每个token都能attention前max_len个token,其中可能会有一些token在上一个seg,这样就存在位置编码不连续,或者相同token在当前seg和前一个seg具有相同的attention值的问题。因此为了实现transformer-XL训练和长文本编码运用之间的等...