罗马大学的研究人员分析了RoPE旋转位置编码在Transformer模型中,特别是与前馈神经网络(FFN)组件交互的机制,发现RoPE通过相位对齐和干涉,增强了模型的注意力焦点和记忆保持能力,从而提升对序列数据的处理,尤其在需要处理长短期依赖关系的任务中。 论文介绍 Rotary Positional Embeddings (RoPE) 是一种先进的 AI 方法,增强了...
d_model,max_seq_len):super(RotaryPositionalEmbedding,self).__init__()# Create a rotation matrix.self.rotation_matrix=torch.zeros(d_model,d_model,device=torch.device("cuda"))foriinrange(d_model):forjinrange(d_model):self.rotation_matrix[i,j]=torch.cos(i*j*0.01)# Create a positional...
如果模型仅学习到位置 512,则它无法表示比该位置更长的序列。 正弦函数:此方法涉及使用正弦函数为每个位置构建唯一的嵌入。尽管这种构造的细节很复杂,但它本质上为序列中的每个位置提供了独特的位置嵌入。实证研究表明,从数据中学习和使用正弦函数可以在现实世界模型中提供相当的性能。 绝对位置编码的局限性 尽管使用广...
绝对位置编码为每个位置分配一个唯一的向量,虽然简单但不能很好地扩展并且无法有效捕获相对位置;相对位置编码关注标记之间的距离,增强模型对标记关系的理解,但使模型架构复杂化。 RoPE巧妙地结合了两者的优点。允许模型理解标记的绝对位置及其相对距离的方式对位置信息进行编码。这是通过旋转机制实现的,其中序列中的每个位置...
RoPE巧妙地结合了两者的优点。允许模型理解标记的绝对位置及其相对距离的方式对位置信息进行编码。这是通过旋转机制实现的,其中序列中的每个位置都由嵌入空间中的旋转表示。RoPE 的优雅之处在于其简单性和高效性,这使得模型能够更好地掌握语言...
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...
classRotaryPositionalEmbedding(nn.Module): def__init__(self, d_model, max_seq_len):super(RotaryPositionalEmbedding,self).__init__()# Create a rotation matrix.self.rotation_matrix=torch.zeros(d_model, d_model, device=torch.device("cuda")) ...
大模型在位置编码上,使用旋转位置嵌入(Rotary Positional Embeddings,RoPE)代替原有的绝对位置编码。 旋转位置编码RoPE是一种固定式的绝对位置编码策略,但是它的绝对位置编码配合Transformer的Attention内积注意力机制能达到相对位置编码的效果。 RoPE的本质是对两个token形成的Query和Key向量做一个变换,使得变换后的Query和...
如上所述,相对或绝对位置编码均有其局限性。旋转位置编码(RoPE)是一种全新的方法,巧妙地融合了传统方法的优点。 二维 二维的旋转位置编码可以理解为在二维平面上将不同的 token 进行不同角度的旋转。计算公式可以推导为如下形式: fk(xm,m)=(cosmθ−sinmθ)sinmθcosmθ)(Wk(1,1)Wk(1...
对于更高维度,向量被分成 2D 块,并且每对独立旋转。这可以被想象成一个在空间中旋转的 n 维。听着这个方法好好像实现是复杂,其实不然,这在 PyTorch 等库中只需要大约十行代码就可以高效的实现。 importtorch importtorch.nnasnn classRotaryPositionalEmbedding(nn.Module): ...