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...
2.4 NTK-by-parts Interpolation 2.5 YARN 3. Coding环节 目前的较为流行的支持长序列的模型比如Qwen2.5、DeepSeek-R1等模型都在训练中引入了YARN[1]来做上下文扩展。本文主要就是按照原论文的结构对YARN进行介绍,穿插一些我个人的理解,希望本文能够帮助读者更好的理解旋转位置编码以及YARN的原理。 YARN的全称是Yet ...
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): ...
Transformer中高级位置编码的介绍和比较:Linear Rope、NTK、YaRN、CoPE,位置编码通过为每个位置分配嵌入向量并将其添加到相应的标记表示来实现这一点。绝对和相对位置编码是最常见的两种位置编码方式,但是
在CoPE中，门控值用于计算位置嵌入，添加关键向量中的位置嵌入以计算注意力。CoPE通过引入动态位置信息，使模型准确理解和处理长距离依赖关系，提升模型在复杂任务中的性能。总结，本文介绍了RoPE、CoPE、NTK和YaRN等方法，提供更高级的位置编码手段，以增强模型对序列数据的处理能力，实现更精准的上下文理解与...
📊 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地处理长序列数据,特别是在输入长度超出预训练设置的上下文长度时。🌐 YaRN: YaRN通过使用插值方法来扩展模型的上下文长度。然而,随着插值的进行,token之间的...
为了测试模型性能在上下文扩展下的退化情况,我们使用这套测试套件评估了我们的模型,并将其与Llama 2基准模型的已建立分数以及公开可用的PI和“NTK-aware”模型进行了比较,结果总结在表3中。 我们观察到YaRN模型和它们相应的Llama 2基线之间存在最小的性能下降。我们还观察到在YaRN s=16和s=32模型之间的平均分数下降...
一文通透位置编码:从标准位置编码、旋转位置编码RoPE到ALiBi、LLaMA 2 Long(含NTK 前言 关于位置编码和RoPE 应用广泛,是很多大模型使用的一种位置编码方式,包括且不限于LLaMA、baichuan、ChatGLM等等 我之前在本博客中的另外两篇文章中有阐述过(一篇是关于LLaMA解读的,一篇是关于transformer从零实现的),但自觉写的不...