除了Dynamic Scaling外,“拒绝交税”的另一个思路是“另起炉灶”,通过重新设计预训练时所用的模型架构,使得它具备训练完成后就可以不做任何修改实现长度外推的潜力,在这个系列的文章中,笔者有两篇相关的探讨,分别是在《Transformer升级之路:9、一种全局长度外推的新思路》所提到HWFA(Hybird Window-Full Attention),以...
在这个系列的第二篇文章《Transformer升级之路:博采众长的旋转式位置编码》中,笔者提出了旋转位置编码(RoPE)——通过绝对位置的形式实现相对位置编码的方案。一开始 RoPE 是针对一维序列如文本、音频等设计的(RoPE-1D),后来在《Transformer升级之路:二维位置的旋转式位置编码》中我们将它推广到了二维序列(RoPE-2D),这...
Transformer升级之路:1、Sinusoidal位置编码追根溯源 - 科学空间|Scientific Spaceskexue.fm/archives/8231 最近笔者做了一些理解和改进Transformer的尝试,得到了一些似乎还有价值的经验和结论,遂开一个专题总结一下,命名为“Transformer升级之路”,既代表理解上的深入,也代表结果上的改进。 作为该专题的第一篇文章,笔...
我们知道,在 RoPE 中频率的计算公式为,底数默认值为 10000。目前 Long Context 的主流做法之一是,先在上用短文本预训练,然后调大并在长文本微调,其出发点是《Transformer升级之路:RoPE是一种β进制编码》里介绍的 NTK-RoPE,它本身有较好长度外推性,换用更大的...
继续沿着《Transformer升级之路:将β进制位置进行到底》的设置,我们对 ReRoPE 进行了实验,效果如下表: 正如文章开头所说,ReRoPE 不微调外推的效果可谓出奇地好,不仅明显超越了此前最优的 NTK-RoPE-mixed,还明显超过了从零预训练的 HFWA!这里的指的,是指预训练没有加入缩放(比如 LLAMA),测试阶段每个都乘上,则...
然而,随着序列长度的增加,Transformer模型的性能往往会下降,这是因为模型无法有效地处理长序列中的上下文信息。为了解决这个问题,研究人员提出了各种方法来改进Transformer模型,其中包括全局长度外推的思路。全局长度外推的思路是通过调整模型的结构或训练方法,使模型能够更好地处理长序列。传统的局部注意力机制在处理长序列...
Transformer的革新之路：从绝对到相对的华丽转身</ Sinusoidal位置编码曾试图以绝对编码方式捕捉相对位置信息，但其效果并未达到理想状态。然而，一项突破性的创新——RoFormer的Rotary Position Embedding (RoPE)</，在Transformer的世界中开启了一扇新窗。它巧妙地将Attention机制与自研的旋转编码理念相结合，为...
在探讨Transformer模型的升级过程中，"博采众长的旋转式位置编码"成为了关键话题。本文将深入解析这一概念，从原始的Sinusoidal位置编码出发，通过引入"旋转式位置编码"（RoPE）设计，旨在实现"绝对位置编码的方式实现相对位置编码"，从而在理论上和实践上取得了显著的进展。罗列以下关键点，为您揭示这一创新...
Transformer升级之路:“复盘”长度外推技术 齐思用户 Invalid Date 写了一条评论 -微信需要真实的ID连接和在中国注册帐户的已建立用户的背书。 -微信账户因活性值区域而异,在中国境内外激活的微信账户有不同的规则。 -非中文微信帐号只能与其他非中文帐号共享内容。 -中国微信账户可能会受到“半禁令”,限制发布多媒...
从理论上来看,RoPE 与 Sinusoidal 位置编码有些相通之处,但 RoPE 不依赖于泰勒展开,更具严谨性与可解释性;从预训练模型 RoFormer 的结果来看,RoPE 具有良好的外推性,应用到 Transformer 中体现出较好的处理长文本的能力。此外,RoPE 还是目前唯一一种可用...