attn_scores / self.d_out_kq**0.5, dim=-1) context_vec = attn_weights @ values_2 returncontext_vec 使用这个交叉注意力模块: torch.manual_seed(123) d_in, d_out_kq, d_out_v =3,2,4 crossattn = CrossAttention...
classCausalSelfAttention(nn.Module):def__init__(self, num_heads:int, embed_dimension:int, bias:bool=False, dropout:float=0.0):super().__init__()assertembed_dimension % num_heads ==0# key, query, value projections for all heads, but in a batchself.c_attn = nn.Linear(embed_dimension...
embed_dimension: int, bias: bool=False, is_causal: bool=False, dropout:float=0.0): super().__init__() assert embed_dimension % num_heads == 0 # key, query, value projections for all heads, but in a batch self.c_attn = nn.Linear(embed_dimension, 3 * embed_dimension, bias=bias)...
attn_scores / self.d_out_kq**0.5, dim=-1) context_vec = attn_weights @ values_2 returncontext_vec 使用这个交叉注意力模块: torch.manual_seed(123) d_in, d_out_kq, d_out_v =3,2,4 crossattn = CrossAttention(d_in, d_out_kq, d_out_v) first_input = embedded_sentence second_in...
(model_args.dropout) self.flash_attn = hasattr(torch.nn.functional, "scaled_dot_product_attention") self.q_lora_rank = model_args.q_lora_rank self.qk_rope_head_dim = model_args.qk_rope_head_dim self.kv_lora_rank = model_args.kv_lora_rank self.v_head_dim = model_args.v_head_...
PyTorch的scaled_dot_product_attention操作建立在Flash attention、FlashAttentionV2和xFormer的内存高效注意力原理之上,可以显著加快GPU的注意力。该操作与torch.compile相结合,使我们能够在MultiheadAttention的变体中表达和融合一个通用模式。经过一小部分更改后,我们可以调整模型以使用scaled_dot_product_attention。
#torch_dtype="auto", trust_remote_code=True, attn_implementation="flash_attention_2...
本文深入剖析了 DeepSeek R1 模型的构建过程。 DeepSeek R1 的完整训练流程核心在于,在其基础模型 DeepSeek V3 之上,运用了多种强化学习策略。 本文将从一个可本地运行的基础模型起步,并参照其技术报告,完全从零开始构建DeepSeek R1,理论结合实践...
attn_implementation="flash_attention_2" 1. 选项用于启用 FlashAttention 2,在硬件支持的情况下,可潜在地加速训练过程。 接下来,实例化上述配置类,以便在后续代码中使用: # 实例化配置对象 script_args = GRPOScriptArguments() model_args = ModelConfig() 1. 2. 3. 然后,我们需要获取奖励函数列表,以及在训...
train_batch_size 1 \ --gradient_accumulation_steps 1 \ --dataset_text_field "content" \ --use_gradient_checkpointing True \ --learning_rate 5e-5 \ --lr_scheduler_type "cosine" \ --weight_decay 0.01 \ --warmup_ratio 0.03 \ --use_flash_attn True 整个微调...