return self.layernorm_2(proj_input + proj_output) def get_config(self): config = super().get_config() config.update({ "embed_dim": self.embed_dim, "num_heads": self.num_heads, "dense_dim": self.dense_dim, }) return config 构建模型函数: def build_model(X_train,mode='LSTM',hid...
RMSNorm 用于预归一化 Rotary 嵌入 SwiGLU 激活函数 我们将逐一将这些修改加入到我们的基础模型中,迭代并在此基础上进行构建。 RMSNorm 用于预归一化: 我们定义了一个RMSNorm函数,具有以下功能: class RMSNorm(nn.Module): def __init__(self, layer_shape, eps=1e-8, bias=False): super(RMSNorm, self...
如上所示，GPTModel 由嵌入层和 12 个相同的 transformer 块组成，为简洁起见，仅显示最后一个块，然后是最终的 LayerNorm 和输出层 out_head。接下来，我们将 out_head 替换为一个新的输出层，如图 4 所示，我们将对这一层进行微调。选择微调特定层与微调所有层 我们不必对模型每一层进行微调，因为神经网络的...
Bert Transfromer结构中使用了这个激活函数—gelu(Gaussian error linear units,高斯误差线性单元),它是一种高性能的神经网络激活函数,因为GELU的非线性变化是一种符合预期的随机正则变换方式 GELU在多项计算机视觉自然语言处理语音任务上效果优于ReLU、ELU。GELU可以看作dropout的思想和relu的结合,主要是为激活函数引入了...
(final_norm): LayerNorm () (out_head): Linear (in_features=768, out_features=50257, bias=False) ) 如上所示,GPTModel 由嵌入层和 12 个相同的 transformer 块组成,为简洁起见,仅显示最后一个块,然后是最终的 LayerNorm 和输出层 out_head。 接下来,我们将 out_head 替换为一个新的输出层,如图 4...
self.LayerNorm = nn.LayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 最后计算对应的损失内容 masked_lm_loss = None if labels is not None: loss_fct = CrossEntropyLoss() # -100 index = padding token ...
(x)returnxclassBlock(nn.Module):def__init__(self,config):super().__init__()self.ln_1=nn.LayerNorm(config.n_embd)self.attn=CausalSelfAttention(config)self.ln_2=nn.LayerNorm(config.n_embd)self.mlp=MLP(config)defforward(self,x):x=x+self.attn(self.ln_1(x))x=x+self.mlp(self....
[# "BertForMaskedLM"# ],# "attention_probs_dropout_prob": 0.1,# "classifier_dropout": null,# "gradient_checkpointing": false,# "hidden_act": "gelu",# "hidden_dropout_prob": 0.1,# "hidden_size": 768,# "initializer_range": 0.02,# "intermediate_size": 3072,# "layer_norm_eps":...
对最后一个transformer块和连接的LayerNorm模块进行微调，在保证训练效率的同时，也极大提升了模型的预测能力。我们更专注于最后一行的输出，这样可以确保准确性。关注逻辑的选择 针对最后一个token进行处理的原因在于，这个token能整合前面所有token的信息量。借助因果注意力机制，只有最后一个token得以关注前面的所有token，...