@ [Batch_Size, 1, Seq_Len] --> [Batch_Size, Seq_Len, Head_Dim // 2]freqs=(inv_freq_expanded.float()@position_ids_expanded.float()).transpose(1,2)# emb: [Batch_Size, Seq_Len, Head_Dim]emb=torch.cat((freqs,freqs),dim=-1)# cos, sin: [Batch_Size, Seq_Len, Head_Dim]cos...
定义apply_rotary_pos_emb函数: 该函数接受两个参数:query_layer和rotary_pos_emb。 query_layer的形状通常为[seq_len, batch_size, num_heads, head_dim]。 rotary_pos_emb的形状通常为[seq_len, num_heads, head_dim // 2, 2],其中2代表复数的实部和虚部。 在函数内部实现旋转位置嵌入的逻辑: 首先...
view(batch_size, seq_len, dim) # attention 操作之前,应用旋转位置编码 xq, xk = apply_rotary_emb(xq, xk, freqs_cis=freqs_cis) # scores.shape = (batch_size, seq_len, seqlen) scores = torch.matmul(xq, xk.transpose(1, 2)) / math.sqrt(dim) scores = F.softmax(scores.float(), ...
(batch_size, seq_len, dim) # attention 操作之前,应用旋转位置编码 xq, xk = apply_rotary_emb(xq, xk, freqs_cis=freqs_cis) # scores.shape = (bs, seqlen, seqlen) scores = torch.matmul(xq, xk.transpose(1, 2)) / math.sqrt(dim) scores = F.softmax(scores.float(), dim=-1) ...
(tensor,cos_emb)) + (tf.matmul(half_rot_tensor, sin_emb))def _compute_cos_sin_embedding(self, x, rotary_dim, start_index):freq_range = tf.range(0, rotary_dim, 2, dtype="float32")freq_range = tf.cast(freq_range, self.compute_dtype)freq_range = freq_range / tf.cast(self....
使用pytorch实现的Decoder-only的Pre-Norm型的Transformer模型,包含SwiGLU作为FeedForward的激活层,RoPE(Rotary Positional Embedding)。使用SMAPE作为损失函数,同时也是评价指标。 文件描述 interpolation.py: 预处理数据,包括去除异常候选项、多种插值方法 data_visualization.py: 可视化数据 model.py: 模型的定义 loss.py...
Pythonquery_states, key_states = apply_rotary_pos_emb(query_states, key_states,cos,sin, position_ids) 其中position_ids是索引,如1、2、3等,用于表示句子中token的位置。 例如,在句子「today is a good day」中,token「today」的position_ids为1。apply_rotary_pos_emb函数根据提供的position_ids应用变换...
pos-emb 为了保证初始位置(22)的和(3)中物理意义相通,即不做pos-emb便是原始emb,那么有: 原始emb \gamma 置0,便得到: RoPE-2D 距离长度的衰减 通过RoPE,(16)中q-v内积可以写作: RoPE-k inner v 引入h和S分别表示列项中的内积计算和角度: h、S (35)写作: h-S形式 衰减证明,最后的不等式右项与m...
频域编码”；非：① 基于 RoPE 的模型中，并非只有 Attention 才影响长度外推，线性层和激活函数也会...