去购买 旋转位置编码(Rotary Position Embedding,RoPE)是论文Roformer: Enhanced Transformer With Rotray Position Embedding提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中并提升 transformer 架构性能的位置编码方式。而目前很火的 LLaMA、GLM 模型也是采用该位置编码方式。 和相对位置编码相比,RoPE 具有更好的...
单位:奇虎360高级算法专家 旋转位置编码(Rotary Position Embedding,RoPE)是论文Roformer: Enhanced Transformer With Rotray Position Embedding提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中并提升 transformer 架构性能的位置编码方式。而目前很火的 LLaMA、GLM 模型也是采用该位置编码方式。 和相对位置编码相比...
2、文字输入模型流程。 模型输入文字序列Tn={t0,t1,t2,⋅⋅⋅,tn},通过字典转换成文字索引Sn={s0,s1,s2,⋅⋅⋅,sn},再通过Embedding操作对每一个文字编码En={e0,e1,e2,⋅⋅⋅,en}。Tn可以看成一句话,类似Tn={ 我真爱学习 } ,通过字典表把每个字换成字的索引Sn={132, 34, 442, 72...
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机制是排...
旋转位置编码(Rotary Position Embedding,RoPE)是论文Roformer: Enhanced Transformer With Rotray Position Embedding提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中并提升 transformer 架构性能的位置编码方式。而目前很火的 LLaMA、GLM 模型也是采用该位置编码方式。
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...
复数几何意义:https://zhuanlan.zhihu.com/p/646598747 https://zhuanlan.zhihu.com/p/359502624 Motivation & Abs 作者提出了旋转位置编码( Rotary Position Embedding, RoPE
在深度学习领域,位置编码是处理序列数据的关键技术之一。其中,RoPE(Rotary Position Embedding)旋转位置编码以其独特的优势,在大模型处理长文本任务中脱颖而出。本文将从原理、特性和应用三个方面,对RoPE旋转位置编码进行深入剖析。 一、RoPE旋转位置编码原理 RoPE旋转位置编码的核心思想是将上下文token表示与仅与位置相关...
最近在做 LLM 窗口外推的相关工作,因此刚好也回顾一下目前最流行的位置编码 RoPE。 1、关于RoPE RoPE(Rotary Position Embedding),是苏剑林大神在 2021 年就提出的一种 Transformer 模型的位置编码。 RoPE 是一种可以以绝对位置编码形式实现的相对位置编码,兼顾了模型性能和效率。
Transformer 已经渐渐成为目前 LLM 最通用底层架构之一,其中的位置编码也显得极其重要,由于注意力分数本质上是每个 token 的 val 加权和,并没有考虑其中的空间信息,因此需要在自注意力模块之前就将位置信息融合进序列中。 绝对位置编码 绝对位置编码是一种将序列中的每个位置进行编码的方法,它为每个位置分配一个唯一的...