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...
FloatTensor(position_angle_vecs).unsqueeze(0) 旋转式位置编码 接着论文中提出为了能利用上 token 之间的相对位置信息,假定 query 向量 qm 和key 向量 kn 之间的内积操作可以被一个函数 g 表示,该函数 g 的输入是词嵌入向量 xm, xn 和它们之间的相对位置 m - n: <f_q(x_m,m),f_k(x_n,n)>=g(...
旋转式位置编码(RoPE)最早是论文[1]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 模型也是采用该位置编码方式。
在传统的Transformer中,位置信息是通过位置编码来处理的,但这种方法存在一些限制。为了解决这个问题,一些新的位置编码方法被提出来,其中最著名的就是旋转式位置编码(Rotary Position Embedding)。旋转式位置编码的核心思想是将相对位置信息集成到self-attention机制中,从而提升Transformer的性能。在传统的位置编码中,位置信息...
【转】一文看懂 LLaMA 中的旋转式位置编码(Rotary Position Embedding) transformer RoPE 旋转位置编码 [从0开始AIGC][Transformer相关]:一文看懂Transformer中的位置编码:绝对位置、相对位置、旋转位置编码 绝对位置编码最原始的正余弦位置编码(即sinusoidal位置编码)是一种绝对位置编码,但从其原理中的续微调。相对位置...
旋转位置编码论文详细解读(ROFORMER:ENHANCED TRANSFORMER WITH ROTARY POSITION EMBEDDING) 1432播放 13个应用案例带你轻松搞定CrewAI新版本功能Knowledge,打造Agent智能体专属知识库,支持TXT、PDF、CSV、Excel、JSON、混合等 1378播放 PDF提取神器、RAG必备组件MinerU直播回放 769播放 RAG性能优化之相似度不准问题 959播放...
参考:一文看懂 LLaMA 中的旋转式位置编码(Rotary Position Embedding) 原理推导参考自上文,以下结合huggingface代码分析公式计算过程 1 旋转角度计算 计算公式如下,其中d为词嵌入维度,这部分和论文原文一样 θj=10000−2(j−1)/d,j∈[1,2,…,d/2] ...
首先，考虑一个长度为N的输入序列，其中每个token记为wi，序列SN的embedding表示为:[公式]每个wi对应的d维词嵌入向量记为xi。在执行self-attention前，通过词嵌入计算出query、key和value向量，并集成位置信息，具体函数形式如下:[公式]其中qm表示第m个token对应的词向量xm在集成位置信息m后得到的query...
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...
embeddingposition编码函数论文 旋转式位置编码(RoPE)最早是论文[1]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 模型也是采用该位置编码方式。 BBuf 2023/08/22 5K0 深度学习模型实战-深度学习模型在各大公司实际生产环境的应用讲解文章 ...