可以建网站的软件,google chrome官网下载,制作广告,网络规划设计师难考吗10 LLMs 位置编码篇
10.1.1 什么是位置编码#xff1f; 位置编码是一种用于在序列数据中为每个位置添加位置信息的技术。在自然语言处理中#xff0c;位置编码通常用于处理文本序列。由于传统的神经网络无法直接捕捉输入序列中的位置信息#xff0c;位置编码的引入可以帮助…10 LLMs 位置编码篇
10.1.1 什么是位置编码 位置编码是一种用于在序列数据中为每个位置添加位置信息的技术。在自然语言处理中位置编码通常用于处理文本序列。由于传统的神经网络无法直接捕捉输入序列中的位置信息位置编码的引入可以帮助模型更好地理解和处理序列数据。 在Transformer模型中位置编码通过为输入序列中的每个位置分配一个固定的向量来实现。这些向量会与输入序列中的词向量相加以融合位置信息。位置编码的设计目的是使模型能够区分不同位置的输入。 在Transformer模型中使用了一种特殊的位置编码方式即正弦和余弦函数的组合。位置编码的公式如下 P E ( p o s , 2 i ) s i n ( p o s / 1000 0 ( 2 i / d m o d e l ) ) PE(pos, 2i) sin(pos / 10000^{(2i/d_{model})}) PE(pos,2i)sin(pos/10000(2i/dmodel)) P E ( p o s , 2 i 1 ) c o s ( p o s / 1000 0 ( 2 i / d m o d e l ) ) PE(pos, 2i1) cos(pos / 10000^{(2i/d_{model})}) PE(pos,2i1)cos(pos/10000(2i/dmodel)) 其中pos表示位置i表示维度 d m o d e l d_{model} dmodel表示Transformer模型的隐藏层的维度。通过使用不同频率的正弦和余弦函数位置编码可以捕捉到不同位置之间的相对距离和顺序。 位置编码的加入使得模型可以根据位置信息更好地理解输入序列从而更好地处理序列数据的顺序和相关性。 10.1.2 什么是绝对位置编码 绝对位置编码是一种用于为序列数据中的每个位置添加绝对位置信息的技术。在自然语言处理中绝对位置编码常用于处理文本序列特别是在使用Transformer模型进行序列建模的任务中。 在传统的Transformer模型中位置编码使用了正弦和余弦函数的组合来表示相对位置信息但它并没有提供绝对位置的信息。这意味着如果将输入序列的位置进行重新排序或删除/添加元素模型将无法正确地理解序列的新位置。 为了解决这个问题绝对位置编码被引入到Transformer模型中。绝对位置编码通过为每个位置分配一个唯一的向量来表示绝对位置信息。这样无论序列中的位置如何变化模型都能够准确地识别和理解不同位置的输入。 一种常用的绝对位置编码方法是使用可训练的位置嵌入层。在这种方法中每个位置都被映射为一个固定长度的向量该向量可以通过训练来学习。这样模型可以根据位置嵌入层中的向量来识别和区分不同位置的输入。 绝对位置编码的引入使得模型能够更好地处理序列数据中的绝对位置信息从而提高了模型对序列顺序和相关性的理解能力。这对于一些需要考虑绝对位置的任务如机器翻译、文本生成等尤为重要。 10.1.3 什么是相对位置编码 相对位置编码是一种用于为序列数据中的每个位置添加相对位置信息的技术。在自然语言处理中相对位置编码常用于处理文本序列特别是在使用Transformer模型进行序列建模的任务中。 传统的Transformer模型使用了绝对位置编码来捕捉输入序列中的位置信息但它并没有提供相对位置的信息。相对位置编码的目的是为了让模型能够更好地理解序列中不同位置之间的相对关系和顺序。 相对位置编码的一种常见方法是使用相对位置注意力机制。在这种方法中模型通过计算不同位置之间的相对位置偏移量并将这些偏移量作为注意力机制的输入以便模型能够更好地关注不同位置之间的相对关系。 相对位置编码的另一种方法是使用相对位置嵌入层。在这种方法中每个位置都被映射为一个相对位置向量该向量表示该位置与其他位置之间的相对位置关系。这样模型可以根据相对位置嵌入层中的向量来识别和区分不同位置之间的相对关系。 相对位置编码的引入使得模型能够更好地处理序列数据中的相对位置信息从而提高了模型对序列顺序和相关性的理解能力。这对于一些需要考虑相对位置的任务如问答系统、命名实体识别等尤为重要。 10.2 旋转位置编码 RoPE篇
10.2.1 旋转位置编码 RoPE 思路是什么 旋转位置编码Rotation Position EncodingRoPE是一种用于为序列数据中的每个位置添加旋转位置信息的编码方法。RoPE的思路是通过引入旋转矩阵来表示位置之间的旋转关系从而捕捉序列中位置之间的旋转模式。 传统的绝对位置编码和相对位置编码方法主要关注位置之间的线性关系而忽略了位置之间的旋转关系。然而在某些序列数据中位置之间的旋转关系可能对于模型的理解和预测是重要的。例如在一些自然语言处理任务中单词之间的顺序可能会发生旋转如句子重排或句子中的语法结构变化。 RoPE通过引入旋转矩阵来捕捉位置之间的旋转关系。具体而言RoPE使用一个旋转矩阵将每个位置的位置向量与旋转矩阵相乘从而获得旋转后的位置向量。这样模型可以根据旋转后的位置向量来识别和理解位置之间的旋转模式。 RoPE的优势在于它能够捕捉到序列数据中位置之间的旋转关系从而提供了更丰富的位置信息。这对于一些需要考虑位置旋转的任务如自然语言推理、自然语言生成等尤为重要。RoPE的引入可以帮助模型更好地理解和建模序列数据中的旋转模式从而提高模型的性能和泛化能力。 10.2.2 推导一下 旋转位置编码 RoPE
10.2.3 旋转位置编码 RoPE 有什么优点
旋转位置编码RoPE是一种用于位置编码的改进方法相比于传统的位置编码方式RoPE具有以下优点
解决位置编码的周期性问题传统的位置编码方式如Sinusoidal Position Encoding存在一个固定的周期当序列长度超过该周期时位置编码会出现重复。这可能导致模型在处理长序列时失去对位置信息的准确理解。RoPE通过引入旋转操作可以解决这个周期性问题使得位置编码可以适应更长的序列。 更好地建模相对位置信息传统的位置编码方式只考虑了绝对位置信息即每个位置都有一个唯一的编码表示。然而在某些任务中相对位置信息对于理解序列的语义和结构非常重要。RoPE通过旋转操作可以捕捉到相对位置信息使得模型能够更好地建模序列中的局部关系。 更好的泛化能力RoPE的旋转操作可以看作是对位置编码进行了一种数据增强操作通过扩展位置编码的变化范围可以提高模型的泛化能力。这对于处理不同长度的序列以及在测试时遇到未见过的序列长度非常有帮助。 总体而言RoPE相比于传统的位置编码方式在处理长序列、建模相对位置信息和提高泛化能力方面具有一定的优势。这些优点可以帮助模型更好地理解序列数据并在各种自然语言处理任务中取得更好的性能。
10.2.4 旋转位置编码 RoPE 被哪些 LLMs 应用
10.3 长度外推问题篇
10.3.1 什么是 长度外推问题
长度外推问题是指在机器学习和自然语言处理中模型被要求在输入序列的长度超出其训练范围时进行预测或生成。这种情况下模型需要推断或生成与其训练数据中的示例长度不同的序列。
长度外推问题通常是由于训练数据的限制或资源限制而引起的。例如在语言模型中模型可能只能训练到一定长度的句子但在实际应用中需要生成更长的句子。在这种情况下模型需要学会推断和生成超出其训练数据长度范围的内容。
解决长度外推问题的方法包括使用合适的编码器和解码器架构使用适当的位置编码方法如RoPE以及训练模型时使用更大的输入序列范围。此外还可以使用基于生成模型的方法如生成对抗网络GAN来生成更长的序列。长度外推问题是自然语言处理中一个重要的挑战对于实现更强大的语言模型和生成模型具有重要意义。
10.3.2 长度外推问题 的 解决方法 有哪些
解决长度外推问题的方法主要包括以下几种
使用适当的模型架构选择能够处理不同长度序列的模型架构。例如Transformer模型在处理长度变化的序列时表现出色因为它使用自注意力机制来捕捉序列中的长距离依赖关系。 使用适当的位置编码方法为了帮助模型理解序列中不同位置的信息可以使用位置编码方法如相对位置编码RoPE或绝对位置编码。这些编码方法可以帮助模型推断和生成超出其训练范围的序列。 增加训练数据范围如果可能可以增加训练数据的范围包括更长的序列示例。这样可以让模型更好地学习如何处理超出其训练范围的序列。 使用生成模型生成模型如生成对抗网络GAN可以用于生成更长的序列。GAN模型可以通过生成器网络生成超出训练数据范围的序列并通过判别器网络进行评估和优化。 增加模型容量增加模型的容量如增加隐藏层的大小或增加模型的参数数量可以提高模型处理长度外推问题的能力。更大的模型容量可以更好地捕捉序列中的复杂模式和依赖关系。 使用迭代方法对于超出模型训练范围的序列可以使用迭代方法进行外推。例如可以通过多次迭代生成序列的一部分并将生成的部分作为下一次迭代的输入从而逐步生成完整的序列。 这些方法可以单独或组合使用来解决长度外推问题具体的选择取决于具体的任务和数据。
10.4 ALiBi (Attention with Linear Biases)篇
10.4.1 ALiBi (Attention with Linear Biases) 思路是什么
ALiBiAttention with Linear Biases是一种用于处理长度外推问题的方法它通过引入线性偏置来改进自注意力机制Self-Attention。
自注意力机制是一种用于捕捉序列中不同位置之间依赖关系的机制它通过计算每个位置与其他位置的注意力权重来加权聚合信息。然而自注意力机制在处理长度变化的序列时存在一些问题例如在处理长序列时注意力权重可能变得过于稀疏或集中导致模型无法有效地捕捉长距离依赖关系。
ALiBi的思路是在自注意力机制中引入线性偏置以增强模型对长距离依赖关系的建模能力。具体来说ALiBi使用线性映射将输入序列转换为一个低维度的特征向量然后通过计算特征向量之间的内积来计算注意力权重。这样做的好处是线性映射可以将输入序列的信息压缩到一个更紧凑的表示中从而减少模型对长距离依赖关系的建模难度。
ALiBi还引入了一个线性偏置向量用于调整注意力权重的分布。通过调整偏置向量的值可以控制注意力权重的稀疏性和集中性从而更好地适应不同长度的序列。这种线性偏置的引入可以帮助模型更好地处理长度外推问题提高模型在处理长序列时的性能。
总的来说ALiBi通过引入线性偏置来改进自注意力机制增强模型对长距离依赖关系的建模能力从而提高模型在处理长度外推问题时的性能。
10.4.2 ALiBi (Attention with Linear Biases) 的偏置矩阵是什么有什么作用
在ALiBi中偏置矩阵是一个用于调整注意力权重的矩阵。具体来说偏置矩阵是一个形状为LL的矩阵其中L是输入序列的长度。矩阵中的每个元素都是一个偏置值用于调整注意力权重的分布。
偏置矩阵的作用是在计算注意力权重时引入一个额外的偏置项从而调整注意力的分布。通过调整偏置矩阵的值可以控制注意力权重的稀疏性和集中性以更好地适应不同长度的序列。
具体来说偏置矩阵通过与注意力权重矩阵相乘对注意力权重进行调整。偏置矩阵中的每个元素与注意力权重矩阵中的对应元素相乘可以增加或减小该位置的注意力权重。通过调整偏置矩阵的值可以控制不同位置的注意力权重使其更加稀疏或集中。
偏置矩阵的引入可以帮助模型更好地处理长度外推问题。通过调整注意力权重的分布模型可以更好地适应不同长度的序列并更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。偏置矩阵提供了一种灵活的方式来控制注意力权重的调整从而提高模型在处理长度外推问题时的性能。
10.4.3 ALiBi (Attention with Linear Biases) 有什么优点
ALiBiAttention with Linear Biases具有以下几个优点
改善了自注意力机制的性能ALiBi通过引入线性偏置来改进自注意力机制增强了模型对长距离依赖关系的建模能力。这样可以更好地捕捉序列中的长距离依赖关系提高模型的性能。 灵活性ALiBi中的偏置矩阵提供了一种灵活的方式来调整注意力权重的分布。通过调整偏置矩阵的值可以控制注意力权重的稀疏性和集中性以更好地适应不同长度的序列。这种灵活性使得ALiBi能够适应不同的任务和数据特点。 减少参数数量ALiBi使用线性映射将输入序列转换为一个低维度的特征向量从而减少了模型的参数数量。这样可以降低模型的复杂度减少计算和存储成本并提高模型的效率。 通用性ALiBi可以应用于各种长度外推问题如序列预测、机器翻译等。它的思路和方法可以适用于不同领域和任务具有一定的通用性。 综上所述ALiBi通过改进自注意力机制提供了一种灵活的方式来调整注意力权重的分布减少参数数量并具有一定的通用性。这些优点使得ALiBi在处理长度外推问题时具有较好的性能和适应性。
10.4.4 ALiBi (Attention with Linear Biases) 被哪些 LLMs 应用
11 LLMs Tokenizer 篇
11.1.1 Byte-Pair Encoding(BPE) 如何构建词典 Byte-Pair EncodingBPE是一种常用的无监督分词方法用于将文本分解为子词或字符级别的单位。BPE的词典构建过程如下
初始化词典将每个字符视为一个初始的词。例如对于输入文本hello world初始词典可以包含{‘h’, ‘e’, ‘l’, ‘o’, ‘w’, ‘r’, ‘d’}。 统计词频对于每个词统计其在文本中的频率。例如在hello world中h’出现1次e’出现1次l’出现3次o’出现2次w’出现1次r’出现1次d’出现1次。 合并频率最高的词对在每次迭代中选择频率最高的词对进行合并。合并的方式是将两个词连接起来并用一个特殊的符号如_“分隔。例如在初始词典中选择频率最高的词对l和l”将它们合并为ll更新词典为{‘h’, ‘e’, ‘ll’, ‘o’, ‘w’, ‘r’, ‘d’}。 更新词频更新合并后的词频。对于合并的词统计其在文本中的频率。例如在hello world中h’出现1次e’出现1次ll’出现3次o’出现2次w’出现1次r’出现1次d’出现1次。 重复步骤3和4重复步骤3和4直到达到预设的词典大小或者满足其他停止条件。每次迭代都会合并频率最高的词对并更新词频。 最终得到的词典即为BPE的词典。通过BPE算法可以将文本分解为多个子词其中一些子词可能是常见的词汇而其他子词则是根据输入文本的特点生成的。这种方式可以更好地处理未登录词和稀有词并提高模型对复杂词汇和短语的处理能力。
11.1.2 WordPiece 与 BPE 异同点是什么
WordPiece和BPEByte-Pair Encoding都是常用的无监督分词方法它们有一些相似之处但也存在一些差异。
相似点
分词目标WordPiece和BPE都旨在将文本分解为子词或字符级别的单位以便更好地处理未登录词和稀有词提高模型对复杂词汇和短语的处理能力。 无监督学习WordPiece和BPE都是无监督学习方法不需要依赖外部的标注数据而是通过分析输入文本自动构建词典。 不同点
拆分策略WordPiece采用贪婪的自顶向下的拆分策略将词汇表中的词分解为更小的子词。它使用最大似然估计来确定最佳的分割点并通过词频来更新词典。 BPE则采用自底向上的拆分策略通过合并频率最高的词对来构建词典。它使用词频来选择合并的词对并通过更新词频来更新词典。 分割粒度WordPiece通常将词分解为更小的子词例如将running分解为run和##ning。这些子词通常以##前缀表示它们是一个词的一部分。 BPE则将词分解为更小的子词或字符级别的单位。它不使用特殊的前缀或后缀来表示子词。 处理未登录词WordPiece和BPE在处理未登录词时有所不同。WordPiece通常将未登录词分解为更小的子词以便模型可以更好地处理它们。而BPE则将未登录词作为单独的词处理不进行进一步的拆分。 总体而言WordPiece和BPE都是有效的分词方法选择使用哪种方法取决于具体的任务需求和语料特点。
11.1.3 简单介绍一下 SentencePiece 思路
SentencePiece是一种基于BPE算法的分词工具旨在将文本分解为子词或字符级别的单位。与传统的BPE算法不同SentencePiece引入了一种更灵活的训练方式可以根据不同任务和语料库的需求进行自定义。
SentencePiece的思路如下
初始化词典将每个字符视为一个初始的词。例如对于输入文本hello world初始词典可以包含{‘h’, ‘e’, ‘l’, ‘o’, ‘w’, ‘r’, ‘d’}。 统计词频对于每个词统计其在文本中的频率。例如在hello world中h’出现1次e’出现1次l’出现3次o’出现2次w’出现1次r’出现1次d’出现1次。 合并频率最高的词对在每次迭代中选择频率最高的词对进行合并。合并的方式是将两个词连接起来并用一个特殊的符号如_“分隔。例如在初始词典中选择频率最高的词对l和l”将它们合并为ll更新词典为{‘h’, ‘e’, ‘ll’, ‘o’, ‘w’, ‘r’, ‘d’}。 更新词频更新合并后的词频。对于合并的词统计其在文本中的频率。例如在hello world中h’出现1次e’出现1次ll’出现3次o’出现2次w’出现1次r’出现1次d’出现1次。 重复步骤3和4重复步骤3和4直到达到预设的词典大小或者满足其他停止条件。每次迭代都会合并频率最高的词对并更新词频。 训练模型根据得到的词典训练一个分词模型。模型可以根据需求选择将文本分解为子词或字符级别的单位。 通过SentencePiece可以根据不同任务和语料库的需求自定义分词模型。它可以更好地处理未登录词和稀有词提高模型对复杂词汇和短语的处理能力。同时SentencePiece还支持多种语言和编码方式可以广泛应用于自然语言处理任务中。
11.2 对比篇
11.2.1 举例 介绍一下 不同 大模型LLMs 的分词方式
大模型语言模型Large Language ModelsLLMs通常采用不同的分词方式这些方式可以根据任务和语料库的不同进行调整。以下是一些常见的大模型LLMs的分词方式的举例
基于词典的分词这是最常见的分词方式之一使用一个预先构建好的词典来将文本分解为单词。例如BERT模型使用WordPiece分词器将文本分解为词片段subword units并在词典中查找匹配的词片段。 基于字符的分词这种方式将文本分解为单个字符或者字符级别的单位。例如GPT模型使用字节对编码Byte Pair EncodingBPE算法将文本分解为字符或字符片段。 基于音节的分词对于一些语言特别是拼音文字系统基于音节的分词方式更为常见。这种方式将文本分解为音节或音节级别的单位。例如对于中文可以使用基于音节的分词器将文本分解为音节。 基于规则的分词有些语言具有明确的分词规则可以根据这些规则将文本分解为单词。例如日语中的分词可以基于汉字辞书或者语法规则进行。 基于统计的分词这种方式使用统计模型来判断文本中的分词边界。例如隐马尔可夫模型Hidden Markov ModelHMM可以通过训练来预测最可能的分词边界。 需要注意的是不同的大模型LLMs可能采用不同的分词方式甚至在同一个模型中可以根据任务和语料库的需求进行调整。这些分词方式的选择会对模型的性能和效果产生影响因此需要根据具体情况进行选择和调整。
11.2.2 介绍一下 不同 大模型LLMs 的分词方式 的区别
不同的大模型LLMsLanguage Models在分词方式上可能存在一些区别。以下是一些常见的分词方式及其区别
基于规则的分词这种分词方式使用预定义的规则和模式来切分文本。例如可以使用空格、标点符号或特定的字符来确定词语的边界。这种方法简单直接但对于复杂的语言和文本结构可能不够准确。 基于统计的分词这种分词方式使用统计模型来确定词语的边界。通常会使用大量的标注数据来训练模型并根据词语的频率和上下文来进行切分。这种方法相对准确但对于未见过的词语或特定领域的术语可能不够准确。 基于深度学习的分词这种分词方式使用深度学习模型如循环神经网络RNN或Transformer模型来进行分词。这些模型可以学习文本的上下文信息并根据语义和语法规则来进行切分。这种方法可以处理复杂的语言结构和未见过的词语但需要大量的训练数据和计算资源。 基于预训练模型的分词最近的研究表明使用预训练的语言模型如BERT、GPT等可以在分词任务上取得很好的效果。这些模型在大规模的文本数据上进行预训练并能够学习到丰富的语言表示。在具体的分词任务中可以通过在预训练模型上进行微调来进行分词。这种方法具有较高的准确性和泛化能力。 需要注意的是不同的大模型LLMs可能在分词方式上有所差异具体的实现和效果可能因模型的结构、训练数据和任务设置而有所不同。选择适合特定任务和语言的分词方式是很重要的。
11.3 Token及模型参数准备篇
11.3.1 预训练数据 Token 重复 是否影响 模型性能
预训练数据中的Token重复可以对模型性能产生一定的影响具体影响取决于重复的程度和上下文。
学习重复模式如果预训练数据中存在大量的Token重复模型可能会学习到这些重复模式并在生成或分类任务中出现类似的重复结果。这可能导致模型在处理新数据时表现较差缺乏多样性和创造力。 上下文信息不足重复的Token可能会导致上下文信息的缺失。模型在训练过程中需要通过上下文信息来理解词语的含义和语义关系。如果重复的Token导致上下文信息不足模型可能会在处理复杂的语义任务时遇到困难。 训练速度和效率预训练数据中的Token重复可能会导致训练速度变慢并且可能需要更多的计算资源。重复的Token会增加计算量和参数数量从而增加训练时间和资源消耗。 尽管存在以上影响预训练数据中的一定程度的Token重复通常是不可避免的并且在某些情况下可能对模型性能有积极的影响。例如一些常见的词语或短语可能会在不同的上下文中重复出现这有助于模型更好地理解它们的含义和语义关系。
在实际应用中需要根据具体任务和数据集的特点来评估预训练数据中的Token重复对模型性能的影响并在需要的情况下采取相应的处理措施如数据清洗、数据增强等。
11.3.2 SFT需要训练Token数
12 LLMs 激活函数篇
12.1.1 介绍一下 FFN 块 计算公式
FFNFeed-Forward Network块是Transformer模型中的一个重要组成部分用于对输入数据进行非线性变换。它由两个全连接层即前馈神经网络和一个激活函数组成。下面是FFN块的计算公式
假设输入是一个向量 xFFN块的计算过程如下
第一层全连接层线性变换 z xW1 b1 其中W1 是第一层全连接层的权重矩阵b1 是偏置向量。 激活函数 a g(z) 其中g() 是激活函数常用的激活函数有ReLURectified Linear Unit等。 第二层全连接层线性变换 y aW2 b2 其中W2 是第二层全连接层的权重矩阵b2 是偏置向量。 在Transformer模型中FFN块通常被应用在每个Transformer编码层的每个位置上用于对位置编码的向量进行非线性变换。这样可以增加模型的表达能力提高对输入数据的建模能力。
需要注意的是上述公式中的 W1、b1、W2、b2 是FFN块的可学习参数它们会通过训练过程进行学习和更新。
12.1.2 介绍一下 GeLU 计算公式
GeLUGaussian Error Linear Unit是一种激活函数常用于神经网络中的非线性变换。它在Transformer模型中广泛应用于FFNFeed-Forward Network块。下面是GeLU的计算公式
假设输入是一个标量 xGeLU的计算公式如下
GeLU(x) 0.5 * x * (1 tanh(sqrt(2 / pi) * (x 0.044715 * x^3)))
其中tanh() 是双曲正切函数sqrt() 是平方根函数pi 是圆周率。
GeLU函数的特点是在接近零的区域表现得类似于线性函数而在远离零的区域则表现出非线性的特性。相比于其他常用的激活函数如ReLUGeLU函数在某些情况下能够提供更好的性能和更快的收敛速度。
需要注意的是GeLU函数的计算复杂度较高可能会增加模型的计算开销。因此在实际应用中也可以根据具体情况选择其他的激活函数来代替GeLU函数。
12.1.3 介绍一下 Swish 计算公式
Swish是一种激活函数它在深度学习中常用于神经网络的非线性变换。Swish函数的计算公式如下
Swish(x) x * sigmoid(beta * x)
其中sigmoid() 是Sigmoid函数x 是输入beta 是一个可调节的超参数。
Swish函数的特点是在接近零的区域表现得类似于线性函数而在远离零的区域则表现出非线性的特性。相比于其他常用的激活函数如ReLU、tanh等Swish函数在某些情况下能够提供更好的性能和更快的收敛速度。
Swish函数的设计灵感来自于自动搜索算法它通过引入一个可调节的超参数来增加非线性程度。当beta为0时Swish函数退化为线性函数当beta趋近于无穷大时Swish函数趋近于ReLU函数。
需要注意的是Swish函数相对于其他激活函数来说计算开销较大因为它需要进行Sigmoid运算。因此在实际应用中也可以根据具体情况选择其他的激活函数来代替Swish函数。
12.1.4 介绍一下 使用 GLU 线性门控单元的 FFN 块 计算公式
使用GLUGated Linear Unit线性门控单元的FFNFeed-Forward Network块是Transformer模型中常用的结构之一。它通过引入门控机制来增强模型的非线性能力。下面是使用GLU线性门控单元的FFN块的计算公式
假设输入是一个向量 xGLU线性门控单元的计算公式如下
GLU(x) x * sigmoid(W_1 * x) 1
其中sigmoid() 是Sigmoid函数W_1 是一个可学习的权重矩阵。
在公式1中首先将输入向量 x 通过一个全连接层线性变换得到一个与 x 维度相同的向量然后将该向量通过Sigmoid函数进行激活。这个Sigmoid函数的输出称为门控向量用来控制输入向量 x 的元素是否被激活。最后将门控向量与输入向量 x 逐元素相乘得到最终的输出向量。
GLU线性门控单元的特点是能够对输入向量进行选择性地激活从而增强模型的表达能力。它在Transformer模型的编码器和解码器中广泛应用用于对输入向量进行非线性变换和特征提取。
需要注意的是GLU线性门控单元的计算复杂度较高可能会增加模型的计算开销。因此在实际应用中也可以根据具体情况选择其他的非线性变换方式来代替GLU线性门控单元。
12.1.5 介绍一下 使用 GeLU 的 GLU 块 计算公式
使用GeLU作为激活函数的GLU块的计算公式如下
GLU(x) x * GeLU(W_1 * x) 1
其中GeLU() 是Gaussian Error Linear Unit的激活函数W_1 是一个可学习的权重矩阵。
在公式1中首先将输入向量 x 通过一个全连接层线性变换得到一个与 x 维度相同的向量然后将该向量作为输入传递给GeLU激活函数进行非线性变换。最后将GeLU激活函数的输出与输入向量 x 逐元素相乘得到最终的输出向量。
GeLU激活函数的计算公式如下
GeLU(x) 0.5 * x * (1 tanh(sqrt(2/pi) * (x 0.044715 * x^3))) 2
其中tanh() 是双曲正切函数sqrt() 是平方根函数pi 是圆周率。
在公式2中GeLU函数首先对输入向量 x 进行一个非线性变换然后通过一系列的数学运算得到最终的输出值。
使用GeLU作为GLU块的激活函数可以增强模型的非线性能力并在某些情况下提供更好的性能和更快的收敛速度。这种结构常用于Transformer模型中的编码器和解码器用于对输入向量进行非线性变换和特征提取。
需要注意的是GLU块和GeLU激活函数是两个不同的概念它们在计算公式和应用场景上有所区别。在实际应用中可以根据具体情况选择合适的激活函数来代替GeLU或GLU。
12.1.6 介绍一下 使用 Swish 的 GLU 块 计算公式
使用Swish作为激活函数的GLU块的计算公式如下
GLU(x) x * sigmoid(W_1 * x) 1
其中sigmoid() 是Sigmoid函数W_1 是一个可学习的权重矩阵。
在公式1中首先将输入向量 x 通过一个全连接层线性变换得到一个与 x 维度相同的向量然后将该向量通过Sigmoid函数进行激活。这个Sigmoid函数的输出称为门控向量用来控制输入向量 x 的元素是否被激活。最后将门控向量与输入向量 x 逐元素相乘得到最终的输出向量。
Swish激活函数的计算公式如下
Swish(x) x * sigmoid(beta * x) 2
其中sigmoid() 是Sigmoid函数beta 是一个可学习的参数。
在公式2中Swish函数首先对输入向量 x 进行一个非线性变换然后通过Sigmoid函数进行激活并将该激活结果与输入向量 x 逐元素相乘得到最终的输出值。
使用Swish作为GLU块的激活函数可以增强模型的非线性能力并在某些情况下提供更好的性能和更快的收敛速度。GLU块常用于Transformer模型中的编码器和解码器用于对输入向量进行非线性变换和特征提取。
需要注意的是GLU块和Swish激活函数是两个不同的概念它们在计算公式和应用场景上有所区别。在实际应用中可以根据具体情况选择合适的激活函数来代替Swish或GLU。
12.1.7 各LLMs 都使用哪种激活函数
13 Layer normalization 篇
13.1.1 Layer Norm 的计算公式写一下 13.1.2 RMS Norm 的计算公式写一下 13.1.3 RMS Norm 相比于 Layer Norm 有什么特点
RMS NormRoot Mean Square Norm和 Layer Norm 是两种常用的归一化方法它们在实现上有一些不同之处。
计算方式RMS Norm 是通过计算输入数据的平方均值的平方根来进行归一化而 Layer Norm 是通过计算输入数据在每个样本中的平均值和方差来进行归一化。 归一化范围RMS Norm 是对整个输入数据进行归一化而 Layer Norm 是对每个样本进行归一化。 归一化位置RMS Norm 通常应用于循环神经网络RNN中的隐藏状态而 Layer Norm 通常应用于卷积神经网络CNN或全连接层中。 归一化效果RMS Norm 在处理长序列数据时可能会出现梯度消失或梯度爆炸的问题而 Layer Norm 能够更好地处理这些问题。 综上所述RMS Norm 和 Layer Norm 在计算方式、归一化范围、归一化位置和归一化效果等方面存在一些差异适用于不同的神经网络结构和任务。选择哪种归一化方法应根据具体情况进行评估和选择。
13.2 Deep Norm 篇
13.2.1 Deep Norm 思路
Deep Norm 是一种基于归一化的深度学习模型优化方法其思路是通过在深度神经网络中引入多层归一化操作以改善模型的训练和泛化性能。
Deep Norm 的主要思想是在网络的每一层之间插入归一化层以减小输入数据的分布差异从而加速收敛并提高模型的泛化能力。与传统的批归一化Batch Normalization不同Deep Norm 在每一层都进行归一化而不是仅在特定层进行。
Deep Norm 的具体步骤如下
输入数据将输入数据传递给网络的第一层。 归一化层在网络的每一层之间插入归一化层。归一化层的作用是将每层的输入数据进行归一化使其均值为0方差为1。这可以减小数据的分布差异有助于提高模型的稳定性和泛化性能。 激活函数在归一化层之后应用激活函数以引入非线性变换。 下一层将经过归一化和激活函数处理的数据传递给网络的下一层。 通过在每一层引入归一化操作Deep Norm 可以有效地解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题并提高模型的收敛速度和泛化性能。此外Deep Norm 还可以减少对学习率的敏感性使得模型更容易优化。
需要注意的是Deep Norm 需要在训练过程中对每一层的均值和方差进行估计可以使用滑动平均等方法来更新归一化层的参数。在测试阶段可以使用训练阶段估计的均值和方差进行归一化。
总而言之Deep Norm 是一种通过在深度神经网络中引入多层归一化操作来优化模型的方法可以改善模型的训练和泛化性能。
13.2.2 写一下 Deep Norm 代码实现
在这个示例中我们定义了一个 DeepNorm 类其中包含了多个隐藏层和归一化层。在 forward 方法中我们依次对输入数据进行线性变换、归一化和激活函数处理并通过输出层得到最终的预测结果。
需要注意的是在实际使用中可以根据具体任务的需求来调整模型的结构和参数设置。此外还可以使用其他归一化方法如 Layer Norm 或 Batch Norm根据实际情况进行选择和实现。
import torch
import torch.nn as nnclass DeepNorm(nn.Module):def __init__(self, input_dim, hidden_dims, output_dim):super(DeepNorm, self).__init__()self.layers nn.ModuleList()self.norm_layers nn.ModuleList()# 添加隐藏层和归一化层for i, hidden_dim in enumerate(hidden_dims):self.layers.append(nn.Linear(input_dim, hidden_dim))self.norm_layers.append(nn.LayerNorm(hidden_dim))input_dim hidden_dim# 添加输出层self.output_layer nn.Linear(input_dim, output_dim)def forward(self, x):for layer, norm_layer in zip(self.layers, self.norm_layers):x layer(x)x norm_layer(x)x torch.relu(x)x self.output_layer(x)return x# 创建一个 DeepNorm 模型实例
input_dim 100
hidden_dims [64, 32]
output_dim 10
model DeepNorm(input_dim, hidden_dims, output_dim)# 使用模型进行训练和预测
input_data torch.randn(32, input_dim)
output model(input_data)13.2.3 Deep Norm 有什么优点
Deep Norm 有以下几个优点
改善梯度传播Deep Norm 在每一层都引入了归一化操作可以有效地解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。通过减小输入数据的分布差异Deep Norm 可以使得梯度更加稳定并加速模型的收敛速度。 提高泛化能力Deep Norm 的归一化操作有助于提高模型的泛化能力。归一化可以减小数据的分布差异使得模型更容易学习到数据的共性特征从而提高模型对未见数据的预测能力。 减少对学习率的敏感性Deep Norm 的归一化操作可以减少对学习率的敏感性。通过将输入数据归一化到相同的尺度Deep Norm 可以使得模型的训练更加稳定减少了对学习率的调整需求。 网络结构更简洁Deep Norm 可以将归一化操作嵌入到网络的每一层中而不需要额外的归一化层。这使得网络结构更加简洁减少了模型参数的数量降低了计算和存储成本。 提高模型的可解释性Deep Norm 的归一化操作可以使得模型的输出具有更好的可解释性。通过将输入数据归一化到均值为0方差为1的范围内Deep Norm 可以使得模型输出的数值更易于理解和解释。 综上所述Deep Norm 通过引入多层归一化操作可以改善梯度传播、提高泛化能力、减少对学习率的敏感性同时还能简化网络结构和提高模型的可解释性。这些优点使得 Deep Norm 成为一种有效的深度学习模型优化方法。
13.3 Layer normalization-位置篇
13.3.1 LN 在 LLMs 中的不同位置 有什么区别么如果有能介绍一下区别么
在大语言模型Large Language Models中Layer Norm层归一化可以应用在不同位置包括输入层、输出层和中间隐藏层。这些位置的归一化有一些区别
输入层归一化在输入层应用 Layer Norm 可以将输入的特征进行归一化使得输入数据的分布更加稳定。这有助于减少不同样本之间的分布差异提高模型的泛化能力。 输出层归一化在输出层应用 Layer Norm 可以将输出结果进行归一化使得输出结果的分布更加稳定。这有助于减小输出结果的方差提高模型的稳定性和预测准确性。 中间隐藏层归一化在中间隐藏层应用 Layer Norm 可以在每个隐藏层之间进行归一化操作有助于解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。通过减小输入数据的分布差异Layer Norm 可以使得梯度更加稳定并加速模型的收敛速度。 总的来说Layer Norm 在大语言模型中的不同位置应用可以解决不同的问题。输入层归一化可以提高模型的泛化能力输出层归一化可以提高模型的稳定性和预测准确性而中间隐藏层归一化可以改善梯度传播加速模型的收敛速度。具体应用 Layer Norm 的位置需要根据具体任务和模型的需求进行选择。
13.4 Layer normalization 对比篇
13.4.1 LLMs 各模型分别用了 哪种 Layer normalization
不同的大语言模型LLMs可能会使用不同的层归一化方法以下是一些常见的层归一化方法在大语言模型中的应用
BERTBidirectional Encoder Representations from TransformersBERT使用的是Transformer中的层归一化方法即在每个Transformer编码层中应用Layer Normalization。 GPTGenerative Pre-trained TransformerGPT系列模型通常使用的是GPT-Norm它是一种变种的层归一化方法。GPT-Norm在每个Transformer解码层的每个子层自注意力、前馈神经网络之后应用Layer Normalization。 XLNetXLNet使用的是两种不同的层归一化方法即Token-wise层归一化和Segment-wise层归一化。Token-wise层归一化是在每个Transformer编码层中应用Layer Normalization而Segment-wise层归一化是在每个Transformer解码层的自注意力机制之后应用Layer Normalization。 RoBERTaRoBERTa是对BERT模型的改进它也使用的是Transformer中的层归一化方法即在每个Transformer编码层中应用Layer Normalization。 需要注意的是虽然这些大语言模型使用了不同的层归一化方法但它们的目的都是为了提高模型的训练效果和泛化能力。具体选择哪种层归一化方法取决于模型的设计和任务的需求。
