RoPE,旋转位置编码,是苏神提出的位置编码方法,由于其很好的捕获了相对位置以及具备很好的外推性,现在大模型基本都采用这个编码方式。 在解释 RoPE 之前建议先看看绝对位置编码的实现 : 看图学:Position Embe…
参考: RoPE旋转位置编码原理浅析_rope encoding-CSDN博客 原始的 Transformer 使用的是正弦余弦编码(Sinusoidal Position Encoding),一种位置编码 在Transformer - 知乎中介绍过位置编码 RoPE原理正弦余弦编码…
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/14lz7j5/ntkaware_scaled_rope_allows_llama_models_to_have/
1、RoPE 位置编码及其变体 2、CoPE 旋转位置编码 旋转位置编码(Rotary Positional Encoding,RoPE)是一种在自然语言处理(NLP)中处理序列数据时使用的技术。它旨在通过旋转方式将位置信息编码到输入的表示中,使得模型能更好地理解序列中元素的位置关系。关键思想是通过将上下文表示与旋转矩阵相乘来编码相对位置。RoPE随相对...
旋转位置编码（Rotary Position Embedding, RoPE）是一种在Transformer架构中使用的位置编码方法，它旨在将相对位置信息集成到self-attention机制中，并提升模型处理长序列的能力。RoPE最早是在论文《Roformer: Enhanced Transformer With Rotray Position Embedding》中提出的。在Transformer架构中，由于其self-attention机制是...
为此,研究者们提出了一种新的位置编码方式——RoPE旋转位置编码。 RoPE旋转位置编码的核心思想是通过旋转矩阵将位置信息融入到模型的表示中。这种编码方式不仅具有良好的外推性和远程衰减特性,而且能够应用于线性Attention机制中,从而有效处理长序列数据。 一、RoPE旋转位置编码的原理 RoPE旋转位置编码的关键在于将上下文...
旋转位置编码RoPE(Rotary Position Embedding)是一种Transformer模型中的位置编码策略,它广泛应用于LLama,ChatGLM等大模型,本篇先介绍RoPE的实现步骤和源码,再深入讲解RoPE涉及到的数学原理,力求做到从易到难,学习曲线平滑。 位置编码知识准备 由于Transformer的Self Attention具有排列不变性,因此需要通过引入位置编码来让模型...
位置编码是一种技术,通过给每个输入元素分配一个与它在原始输入中的位置有关的标签或嵌入向量,以帮助模型理解位置信息。RoPE旋转位置编码是一种广泛使用的位置编码技术。它通过将每个位置表示为一个在单位圆上的点,并将这些点旋转以反映其在原始输入中的相对位置,来处理位置信息。RoPE旋转位置编码可以应用于各种深度...
RoPE位置编码: 可以看出,在外推(Extrapolation)时,红色点超出了预训练时的位置编码。 为了解决这个问题,位置线性内插的核心思想是通过缩放位置索引,使得模型能够处理比预训练时更长的序列,而不损失太多性能。 微调少量长文本,位置线性内插就能推理长文本: