NTK 感知插值解决了在插值RoPE嵌入时丢失高频信息的问题,通过减少对高频的缩放,增加对低频的缩放,这与将RoPE的每个维度均匀地缩放一个因子s不同,所以只需对θ的值执行基本变化即可完成,代码如下: def precompute_freqs_cis_ntk(dim: int, end: int, theta: float = 10000.0, alpha: int= 16): theta = theta...
NTK 感知插值解决了在插值RoPE嵌入时丢失高频信息的问题,通过减少对高频的缩放,增加对低频的缩放,这与将RoPE的每个维度均匀地缩放一个因子s不同,所以只需对θ的值执行基本变化即可完成,代码如下: def precompute_freqs_cis_ntk(dim: int, end: int, theta: float = 10000.0, alpha: int= 16): theta = theta...
我们简单的实现一下RoPE: defapply_rope(k, q, cis):# Idea suppose vector v = [x,y,x1,y1,...] # v.shape = dim# convert vetor into complex num # ie two vec one real, one imagery# [x,y,x1,y1,...] -> x+iy, x1+iy1# Multiplying by complex num == roatate vector# => (...
1.3 RoPE的参数化 1.4 RoPE中的隐含的高低频分量的概念 2. 上下文长度拓展 2.1 内插与外推 2.2 Position Interpolation (PI) 2.3 NTK-aware Interpolation 2.4 NTK-by-parts Interpolation 2.5 YARN 3. Coding环节 目前的较为流行的支持长序列的模型比如Qwen2.5、DeepSeek-R1等模型都在训练中引入了YARN[1]来做...
NTK 感知插值解决了在插值RoPE嵌入时丢失高频信息的问题,通过减少对高频的缩放,增加对低频的缩放,这与将RoPE的每个维度均匀地缩放一个因子s不同,所以只需对θ的值执行基本变化即可完成,代码如下: defprecompute_freqs_cis_ntk(dim: int, end: int, theta: float=10000.0, alpha: int=16): ...
在CoPE中，门控值用于计算位置嵌入，添加关键向量中的位置嵌入以计算注意力。CoPE通过引入动态位置信息，使模型准确理解和处理长距离依赖关系，提升模型在复杂任务中的性能。总结，本文介绍了RoPE、CoPE、NTK和YaRN等方法，提供更高级的位置编码手段，以增强模型对序列数据的处理能力，实现更精准的上下文理解与...
1、RoPE 位置编码及其变体 2、CoPE 旋转位置编码 旋转位置编码(Rotary Positional Encoding,RoPE)是一种在自然语言处理(NLP)中处理序列数据时使用的技术。它旨在通过旋转方式将位置信息编码到输入的表示中,使得模型能更好地理解序列中元素的位置关系。关键思想是通过将上下文表示与旋转矩阵相乘来编码相对位置。RoPE随相对...
动态缩放 - “动态 NTK”插值 当使用RoPE插值方法来扩展上下文大小而无需进行微调时,我们希望模型在更长的上下文大小下能够逐渐降级,而不是在设置的比所需值更高的比例s时在整个上下文大小上完全降级。回想一下,s = L′/L表示PI中的比例,其中L是训练的上下文长度,L′是新扩展的上下文长度在“动态NTK”方法中,...
为了解决在插值 RoPE 嵌入时丢失高频信息的问题,提出了 “NTK-aware” 插值,NTK 感知插值不是将 RoPE 的每个维度均等地缩放一个因子 s ,而是通过减少高频和增加低频来将插值压力分散到多个维度。可以通过多种方式获得这样的变换,但最简单的是对 θ 的值进行更改: ...
计算原始RoPE的波长:首先,需要计算原始RoPE嵌入在嵌入空间中的波长,这有助于理解不同维度上位置信息的周期性。 分段NTK插值:根据波长的不同,将RoPE的维度分为高频、低频和中间频率三个部分。对于高频维度,采用线性插值策略;对于低频维度,不进行插值以保留绝对位置信息;对于中间频率维度,采用混合策略进行插值。 动态NTK...