y,2j+D/2) = sin(y/10000^(4j/D))PE(x,y,2j+1+D/2) = cos(y/10000^(4j/D))Where:(x,y) is a point in 2d spacei,j is an integer in [0, D/4), where D is the size of the ch dimension
基于这2种选择对表1中的1D策略进行了一些初步实验,结果表明增加特征维数同时减少token数量是更好的选择。 具体来说,在实验中,baseline模型固定特征尺寸,而表1中的Dimension1方案固定token维数,并在各个阶段减少token数量。为了平衡总计算量,增加了几个编码器层。表1中的Dimension2方案增加了token的维数,同时减少了token...
基于这2种选择对表1中的1D策略进行了一些初步实验,结果表明增加特征维数同时减少token数量是更好的选择。 具体来说,在实验中,baseline模型固定特征尺寸,而表1中的Dimension1方案固定token维数,并在各个阶段减少token数量。为了平衡总计算量,增加了几个编码器层。表1中的Dimension2方案增加了token的维数,同时减少了token...
这里说 “overfitting” 是因为,按照传统统计机器学习的观点,随便一个 Transformer 的 VC dimension 都会非常大,在一个只有 5000 个样本的这么简单的训练集上训练几乎就是奔着 overfitting 去的。 如果weights 在训练中随着 training loss 下降 仅仅 在更完美地记忆原始数据集,那么不应该能在 validation set 上能达到...
Dask error reports: calling map_blocks with unmatched dimension error Here is the minimal reproducible problem. When calling map_blocks, it shows "ValueError: Provided chunks have 3 dims, expected 4 dims". Here is my code, where Function f will reduce a dim of... ...
换言之,在Linear Transformer中,同一个Value中不同dimension的weight是一致的;而AFT同一Value中不同dimension的weight不同。 此外,attention score的计算也变得格外简单,用K去加一个可训练的bias(bias与位置pair对一 一对应)。Q的用法很像一个gate。 可以很容易仿照公式(24)和(25)把AFT也写成递归形式,这样容易看出...
切分input sequence (token dimension)可以和其他模型并行方式组合使用,如pipeline并行和拆分算子并行。在给定input sequence [x1, x2, …, xL],如何找到合适切分点使得切分后[s1, s2, …, sM],其中si包含[xl,…, sr],使得端到端的训练效率最高。 解决方法:选择合适的切分点很重要。若切分后的sequence太小,...
TestResultDimension TestResultDocument TestResultFailuresAnalyse TestResultFailureType TestResultFailureTypeRequestModel TestResultGroupBy TestResultHistory TestResultHistoryDetailsForGroup TestResultHistoryForGroup TestResultMetaData TestResultMetaDataUpdateInput TestResultMetaDataUpdateResponse TestResultModelBase TestResul...
形式上,作者将输入序列表示为X = (x_1, ..., x_L)\in\mathbb{R}^{L\times d},其中L是序列长度,d是 hidden dimension。Transformer 将输入序列X映射到表征序列Z = (z_1, ..., z_L)\in\mathbb{R}^{L\times d}。架构是 N 层,每层包含两个模块分别是 Self-Attention 和 MLP: ...
Dask error reports: calling map_blocks with unmatched dimension error Here is the minimal reproducible problem. When calling map_blocks, it shows "ValueError: Provided chunks have 3 dims, expected 4 dims". Here is my code, where Function f will reduce a dim of... ...