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。将这个结论应用到RoPE中,也就意味着:当j较小时,模型可能对插值的位置并没有很好的泛化能力。因此,当j较小时使用外推,随着j的增大逐步开始插值。也就是所谓的高频外推、低频内插。
NTK 感知插值解决了在插值RoPE嵌入时丢失高频信息的问题,通过减少对高频的缩放,增加对低频的缩放,这与将RoPE的每个维度均匀地缩放一个因子s不同,所以只需对θ的值执行基本变化即可完成,代码如下: def precompute_freqs_cis_ntk(dim: int, end: int, theta: float = 10000.0, alpha: int= 16): theta = theta...
NTK 感知插值解决了在插值RoPE嵌入时丢失高频信息的问题,通过减少对高频的缩放,增加对低频的缩放,这与将RoPE的每个维度均匀地缩放一个因子s不同,所以只需对θ的值执行基本变化即可完成,代码如下: def precompute_freqs_cis_ntk(dim: int, end: int, theta: float = 10000.0, alpha: int= 16): theta = theta...
NTK 感知插值解决了在插值RoPE嵌入时丢失高频信息的问题,通过减少对高频的缩放,增加对低频的缩放,这与将RoPE的每个维度均匀地缩放一个因子s不同,所以只需对θ的值执行基本变化即可完成,代码如下: defprecompute_freqs_cis_ntk(dim:int,end:int, theta:float=10000.0, alpha:int=16): theta=theta*alpha** (dim/...
NTK 感知插值解决了在插值RoPE嵌入时丢失高频信息的问题,通过减少对高频的缩放,增加对低频的缩放,这与将RoPE的每个维度均匀地缩放一个因子s不同,所以只需对θ的值执行基本变化即可完成,代码如下: defprecompute_freqs_cis_ntk(dim: int, end: int, theta: float=10000.0, alpha: int=16): ...
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/...
NTK 感知插值解决了在插值RoPE嵌入时丢失高频信息的问题,通过减少对高频的缩放,增加对低频的缩放,这与将RoPE的每个维度均匀地缩放一个因子s不同,所以只需对θ的值执行基本变化即可完成,代码如下: defprecompute_freqs_cis_ntk(dim: int, end: int, theta: float=10000.0, alpha: int=16): ...
当使用RoPE插值方法来扩展上下文大小而无需进行微调时,我们希望模型在更长的上下文大小下能够逐渐降级,而不是在设置的比所需值更高的比例s时在整个上下文大小上完全降级。回想一下,s = L′/L表示PI中的比例,其中L是训练的上下文长度,L′是新扩展的上下文长度在“动态NTK”方法中,我们动态计算比例s如下: ...
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。
例如,NTK-by-parts插值是对RoPE的一种改进,通过调整插值函数来适应不同的序列长度。 动态插值与固定缩放因子 🌐 在RoPE中,动态插值是一个重要的概念。固定缩放因子可能会导致模型在处理不同长度的序列时出现性能问题。因此,通过动态调整缩放因子,模型能够更好地适应不同长度的输入数据。 总结📝 位置编码是处理...