1. 静态NTK RoPE通过一系列的三角函数注入位置信息。正如等式(5)所示,\textbf{q}_m向量的每两个分量为一组,然后注入不同频率的信号。由于\theta_j是单调递减的,因此随着j的增加,注入信号的频率也是单调递减的。 文献[6]中基于NTK的视角认为,标准MLP神经网络并不能很好的学习高频的信号。将这个结论应...
实验,按照高低维切分位置编码,并计算相对位置分数,分析长短距离衰减表现。 短距离,高频衰减显著,高频外推,NTK衰减较理想 长距离,低频衰减理想,低频内插,PI衰减较理想 1. 位置编码衰减性 在Transformers模型架构里,一个明显的优势在于Attention机制能够捕捉长距离的文本的特征表达。 文本是离散时序数据,我们通常会假设文...
为了解决外推性问题,有多种解决方案,包括NTK-aware interpolation和YaRN等。这些方法通过插值、外推等方式来扩展模型的处理能力,使其能够更好地处理长序列数据。📊 NTK-aware interpolation: NTK-aware interpolation通过在原模型训练的两个位置编码中间插入新的位置编码来扩展模型的上下文长度。这种方法使得模型能够更好...
NTK-Aware Scaled RoPE和RoPE β进制的关系 提出者基于NTK相关结果的直觉,推导了NTK-aware Scaled RoPE。假设要扩大k倍范围表示,根据NTK-Aware Scaled RoPE,高频外推、低频内插。 如果从前面的进制转换的角度分析,直接外推会将外推压力集中在“高位(m较大)”上,而位置内插则会将“低位(m较小)”的表示变得更加...
上面的结论是没有经过长文本微调的结果,其中Baseline就是外推,PI(Positional Interpolation)就是Baseline基础上改内插,NTK-RoPE就是Baseline基础上改NTK-aware Scaled RoPE。 从表中我们得出以下结论: 1、直接外推的效果不大行 2、内插如果不微调,效果也很差 ...
通过调整旋转弧度(如线性插值、NTK-aware插值),将超出训练长度的位置映射到已训练角度范围内。例如,将旋转弧度缩小为原值的1 / s 1/s1/s(s ss为扩展倍数),使模型能“理解”更长的位置范围。 实验验证 困惑度测试:LLaMA-2在8192长度推理时困惑度骤升,但采用NTK插值后,4096长度困惑度仅微增。
NTK-aware 位置编码插值方法提出,利用公式对每个RoPE维度进行经验性重新缩放,YaRN 会将 RoPE 维度分成三组,并分别针对三组 RoPE 维度进行不同的缩放(即直接外推,NTK-aware 插值和线性插值)。然而,这些方法主要基于启发式经验插值,未充分利用 RoPE 中的复杂非均匀性,导致关键信息在位置编码插值后丢失,从而限制了...
随着我们不断解开语言和人工智能的复杂性,像 RoPE 这样的方法将有助于构建更先进、更准确、更类人的语言处理系统。 RoPE论文: https://arxiv.org/abs/2104.09864 扩展LLAMA的context的文章: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/14lz7j5/ntkaware_scaled_rope_allows_llama_models_to_have/...
我们知道,在 RoPE 中频率的计算公式为,底数默认值为 10000。目前 Long Context 的主流做法之一是,先在上用短文本预训练,然后调大并在长文本微调,其出发点是《Transformer升级之路:RoPE是一种β进制编码》里介绍的 NTK-RoPE,它本身有较好长度外推性,换用更大的...
RoPE论文: https://arxiv.org/abs/2104.09864 扩展LLAMA的context的文章: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/14lz7j5/ntkaware_scaled_rope_allows_llama_models_to_have/ 编辑:黄继彦