输入嵌入由三个向量组成：标记向量、可训练位置向量和片段向量（第一个文本或第二个文本）。模型输入是 CLS 标记嵌入、第一个文本的嵌入和第二个文本的嵌入。...在这些块中： 文本标记的更新向量和实体标记的原始向量首先独立地计算自注意力； 实体向量与它们在文本中出现的第一个标记相匹配； 使用GeLU 激活，并且用于获得文本标记的新隐藏表示； 文本和实体标记的新向量从隐藏表示中获得...为了解决这个问题，他们将self-attention 分为两个流： 在每个标记位置，有两个向量而不是一个：内容向量和查询向量。 内容向量包含有关令牌的完整信息，而查询向量仅包含位置信息。...解码器的前半部分的输出是文本向量和序列末尾的CLS标记向量，使用sentencepece (64K词汇表)进行标记化。文本和图像矢量通过交叉注意在解码器的后半部分合并。...3、GPT-4 OpenAI / 2023 这是一个具有少量已知细节的封闭模型。据推测，它有一个具有稀疏注意力和多模态输入的解码器。它使用自回归训练和微调RLHF，序列长度从8K到32K。
：具有Transformer级别LLM性能的并行化RNN（发音为“RwaKuv”，由4个主要参数R、W、K、V组成） RWKV是一种具有Transformer级别LLM性能的RNN，也可以像GPT Transformer...不要进行平均池化，因为状态中的不同向量（xx、aa、bb、pp、xx）具有非常不同的含义和范围。你可能可以去除 pp。...•我们可以使用一些小型网络来生成 AA 和 BB，以提供额外的正则化（例如，BB[m][xi] 和 BB[n][xi] 应该是相关的）。 旧想法 我有一个改进标记化的想法。...写出“位置为 2 的标记”和“位置为 3 的标记”的公式，你就能理解： •a 和 b：kv 和 k 的 EMA（指数移动平均）。•c 和 d：这些是 a 和 b 与“自注意力”结合的结果。...初始化 R 和 W 矩阵为零，以实现快速且稳定的收敛。
前面的示例仅使用了版本令牌插件库中包含的一些函数，但还有其他函数。一组函数允许操作和检查服务器的版本令牌列表。另一组函数允许锁定和解锁版本令牌。...这是因为原始令牌列表包含了两个tok1的定义，第二个定义替换了第一个。 版本令牌的令牌操作函数对令牌名称和值施加了以下约束： 令牌名称不能包含=��；字符，最大长度为 64 个字符。...以下函数允许创建、更改、删除和检查服务器的版本标记列表。...Correct value a 第一个SELECT成功，因为客户端令牌tok1和tok2存在于服务器令牌列表中，并且每个令牌在服务器列表中具有相同的值。...此设置仅适用于接收端 MySQL 服务器实例。
具体来说，第一个子块主要包含一个令牌混合器，用于令牌之间的信息传递，该子块可以表示为 其中表示归一化操作，如层归一化[1]或批归一化[28]；表示主要用于混合令牌信息的模块。...池化的PyTorch风格代码如算法1所示。 众所周知，自注意力和空间MLP的计算复杂度与要混合的令牌数量成二次关系。更糟糕的是，当处理更长的序列时，空间MLP会带来更多的参数。...因此，自注意力和空间MLP通常只能处理数百个令牌。相比之下，池化需要的计算复杂度与序列长度成线性关系，且没有任何可学习的参数。...我们将层归一化[1]修改为改进的层归一化（MLN），与仅沿通道维度计算的原始层归一化相比，MLN沿标记和通道维度计算均值和方差。MLN的可学习仿射参数的形状与层归一化相同，即。...因此，我们仍然采用GELU作为默认的激活函数。 其他组件。除了上述讨论的标记混合器和归一化之外，残差连接[24]和通道MLP[46,47]是MetaFormer中的另外两个重要组件。
hidden_act（str或Callable，可选，默认为"gelu"）— 编码器和池化器中的非线性激活函数（函数或字符串）。...pooler_output（形状为(batch_size, hidden_size)的torch.FloatTensor）— 序列第一个令牌（分类令牌）的最后一层隐藏状态，进一步由线性层和 Tanh 激活函数处理...pooler_output（形状为(batch_size, hidden_size)的tf.Tensor）- 序列第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态，经过线性层和 Tanh 激活函数进一步处理。...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集所有输入张量放在第一个位置参数中： 仅具有 input_ids...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集所有输入张量在第一个位置参数中： 仅具有input_ids
SWA:滑动窗口注意力 大多数Transformers 使用传统的注意力机制，其中序列中的每个标记都可以对自己和过去的所有标记进行处理。它使内存随着令牌的数量线性增加。...时间步长i的键和值存储在cache的i mod W位置，当位置i高于W时，第一个值将被新的令牌覆盖(可以理解为FIFO)。 考虑前面的例子，我们有一个窗口大小为3。...对于路由网络，仅使用softmax函数可能导致专家之间的负载平衡不均衡，所以作者提出了一个有噪声的top-k门控[7]函数，在softmax门控之前加入可调高斯噪声和稀疏度。...比如我们上面的文本，第一个令牌“Mixtral”通过路由网络，只激活2个专家而不是所有专家可以节省推理时的时间和训练时的计算资源，这是因为一个特定的令牌只由2个较小的FFN处理，而不是一个密集的FFN。...，并根据模板格式化查询和上下文，然后将其传递给LLM以获得响应。
仅适用于快速标记器，与aggregation_strategy不同NONE。此参数的值定义块之间重叠标记的数量。...“first” ：（仅适用于基于单词的模型）将使用SIMPLE除了单词之外的策略，不能以不同的标签结尾。当存在歧义时，单词将简单地使用单词的第一个标记的标签。...“average” ：（仅适用于基于单词的模型）将使用SIMPLE除单词之外的策略，不能以不同的标签结束。分数将首先在标记之间取平均值，然后应用最大标签。...“max” ：（仅适用于基于单词的模型）将使用SIMPLE除单词之外的策略，不能以不同的标签结尾。单词实体将只是具有最高分数的标记。...或者，可以传递“聊天”（以带有“role”和“content”键的字典列表的形式），或传递此类聊天的列表。传递聊天时，将使用模型的聊天模板对其进行格式化，然后再将其传递给模型。
在论文提出的自注意力中，softmax函数应用于每一行。 在没有掩码的情况下，softmax函数只是一个归一化函数。所以为了减少可视化的复杂度，我们可以不在这个矩阵中表示它。...由于 a 是序列中的第一个令牌，因此它不应受到序列中任何其他令牌的影响，没有不存在其他令牌。 在第二行，b 同时受到 a 和 b 的影响。由于 b 是第二个令牌，它应该只受第一个令牌 a 的影响。...第二个令牌 b 具有 a 的上下文，因此结果向量是 a 和 b 的组合。 最后一个令牌 D 具有所有其他令牌的上下文，因此结果向量是所有其他令牌的组合。...线性层和归一化层不会弄乱令牌之间的序列关系，所以在本例中可以忽略不计。 向量的向量之间的多重自注意力转换，由于保留了自注意力层之间的序列，每个自注意力函数都需要使用相同的掩码。...在填充掩码的例子中，如果 掩码只用在第一个自注意力层上，那么序列将不受第一个自注意力层中的PAD令牌的影响。而在所有其他层中因为缺少掩码序列将会受到PAD令牌的影响，这样就会产生糟糕的结果。
它是一种通用算法，不会对3D模型的面或占用进行建模，因此无法仅使用PointNet来生成3D-R2N2采用的体素方法将我们都熟悉的2D卷积扩展到3D，并通过自然地从RGB图像生成水密网格。...：输入嵌入，18个转换器解码器层的堆栈，层归一化以及最后在所有可能的序列标记上表示的softmax分布。...对于在时间n的给定输入令牌，模型实际上可以在序列的后面“看到”目标值，当您尝试仅根据先前的序列值对模型进行条件调整时，这将成为一个问题。...核采样 像许多序列预测模型一样，该模型是自回归的，这意味着给定时间步长的输出是下一时间步长可能值的分布。整个序列一次被预测为一个令牌，模型在每个步骤中都会浏览先前时间步中的所有令牌，以选择下一个令牌。...这些可以指导具有特定类型，外观或形状的网格的生成。类标签通过嵌入进行投影，然后在每个注意块中的自注意层之后添加。
1.2 LLM 的应用 由于 LLM 具有解析和理解非结构化文本数据的高级能力，LLM 在各个领域都有广泛的应用。...但是，这并不适用于 LLM 的预训练阶段。在这个阶段，LLM 利用自监督学习，模型从输入数据中生成自己的标签。...是否去除空白 在开发简单的标记器时，是否将空白字符编码为单独的字符或仅将其删除取决于我们的应用程序和其要求。去除空格减少了内存和计算需求。...图 2.15 准备 LLM 输入文本涉及对文本进行标记化、将文本标记转换为标记 ID 和将标记 ID 转换为向量嵌入向量。在本节中，我们考虑前几节中创建的标记 ID 以创建标记嵌入向量。...例如，第一个标记将具有特定的位置嵌入，第二个标记是另一个不同的嵌入，依此类推，如图 2.18 所示。 图 2.18 位置嵌入被添加到标记嵌入向量中，用于创建 LLM 的输入嵌入。
对于像 mBART 这样的多语言模型很有用，其中第一个生成的标记需要是目标语言标记。...它必须返回一个列表，其中包含下一代步骤的允许令牌，条件是批次 ID batch_id 和先前生成的令牌 inputs_ids。此参数对于基于前缀的受限生成很有用，如自回归实体检索中所述。...使用多样化束搜索解码为具有语言建模头的模型生成令牌 id 序列，可用于文本解码器、文本到文本、语音到文本和视觉到文本模型。 在大多数情况下，您不需要直接调用 group_beam_search()。...使用受限束搜索解码为具有语言建模头的模型生成令牌 id 序列，可用于文本解码器、文本到文本、语音到文本和视觉到文本模型。...创建一个具有恒定学习率的时间表，在此期间学习率在 0 和优化器中设置的初始 lr 之间线性增加的热身期之前。
为了提高计算效率，仅将低分辨率图像标记和文本标记输入到前几层，以粗略理解整个图像。在后续层中，仅使用低分辨率图像标记和一小部分高分辨率图像标记来计算注意力，从而显著减少计算成本。...自回归LLM由多个堆叠的解码器层构成。每个解码器层包含两个子层。第一个是自注意力模块，第二个是前馈（FFN）层。在每两个子层周围使用skip连接，接着是层归一化（LN）。...掩码经过归一化、二值化，并调整为与高分辨率特征patch标记相同的大小，从而形成高分辨率选择掩码，作为是否选择某个patch标记的选择决策。...以选定的高分辨率标记 $f{SHR}\in\mathbb{R}^{M\times D}$ 和隐藏状态 $H\in\mathbb{R}^{N\times D}$ 作为输入，输出注意力图 $Map'$ 和更新后的隐藏状态...在交叉注意力模块中，高分辨率特征充当键（key）和值（value），而包括低分辨率图像令牌和文本令牌的隐藏状态则充当查询（query）。
使用提示 提示： X-MOD 类似于 XLM-R，但不同之处在于需要指定输入语言，以便激活正确的语言适配器。 主要模型 - 基础和大型 - 具有 81 种语言的适配器。...然而，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，有三种可能的方法可以用来收集所有输入张量在第一个位置参数中： 一个仅包含...但是，如果要在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctionalAPI 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于收集所有输入张量放在第一个位置参数中： 一个仅包含input_ids...但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 KerasFunctional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集第一个位置参数中的所有输入张量： 一个仅包含input_ids...在顶部具有多选分类头的 XLM 模型（在池化输出的顶部有一个线性层和一个 softmax），例如用于 RocStories/SWAG 任务。 此模型继承自 TFPreTrainedModel。
类似地，对于属于标记 l 和 m 的标记索引的所有成对嵌入，经过层归一化并乘以一个权重矩阵后，将它们添加到成对嵌入 pₗₘ 中。在乘以噪声权重矩阵后，将噪声 rₗ 添加到其中。...结合步骤 2 中的单个令牌嵌入，我们可以继续讨论 AlphaFold3 的第一个模块。 Step 6:初始化 成对令牌和单个令牌嵌入最初初始化为0向量，并将在下一个周期的每一轮中更新。...Step 8: 对成对表示进行线性层处理 上一个循环中更新的成对标记嵌入（在第一个循环中为 0 向量）在每个新的迭代循环开始时通过层归一化和权重矩阵的乘法处理。...通过层归一化和与权重矩阵相乘，在上一个迭代的表示或第一个迭代周期中应用于0向量后，将其输出添加到来自输入嵌入器（步骤2）的初始单个标记嵌入中，以生成直接用于下一个Pairformer的新输入，而无需进一步修改...在对原子进行调整后，使用类似结构的扩散Transformer在令牌级别上进行自注意力操作。最终的令牌表示被归一化。 接下来，令牌嵌入被用于原子注意力解码器。
B树索引是对搜索短语从头到尾的一系列测试。反向索引采用不同的方法，它从单词创建标记。...> [p1r3] aro => [p2r3] 现在，如果我们查找，rol我们会立即知道此标记存在于 rows2和中3。...AGAINSTsection 可以在NATURAL LANGUAGE MODE搜索文本也被标记化的地方工作，或者在BOOLEAN包含它自己强大的迷你表达式语言的更有用的模式下工作。...您找不到比标记长度短的短语，默认情况下整个单词都是标记。这是搜索速度和索引构建/存储成本之间的平衡。...布尔模式表达式也适用于此。但首先，您必须找到令牌长度在服务器范围内的正确平衡，并接受更高的写入时间和更高的存储成本。长度不同于标记大小的短语仍然比未索引的方法更快，但没有“哇”因素。
语言服务支持一系列典型的编辑器操作比如语句自动补全，函数签名提示，代码格式化和突出高亮，着色等。...术语 完整开始/令牌开始（Full Start/Token Start） 令牌本身就具有我们称为一个“完整开始”和一个“令牌开始”。“令牌开始”是指更自然的版本，它表示在文件中令牌开始的位置。...“完整开始”是指从上一个有意义的令牌之后扫描器开始扫描的起始位置。当关心琐事时，我们往往更关心完整开始。 函数 描述 ts.Node.getStart 取得某节点的第一个令牌起始位置。...ts.Node.getFullStart 取得某节点拥有的第一个令牌的完整开始。 琐碎内容（Trivia） 语法的琐碎内容代表源码里那些对理解代码无关紧要的内容，比如空白，注释甚至一些冲突的标记。...属于一个节点的注释内容可以通过下面的函数来获取： 函数 描述 ts.getLeadingCommentRanges 提供源文件和一个指定位置，返回指定位置后的第一个换行与令牌之间的注释的范围（与ts.Node.getFullStart
它是支持数千个分布式应用程序（dApp）的基础层。 每当在以太坊上开发区块链技术和智能合约的新应用程序时，就可以创建新的以太坊令牌。这个过程的简化方面是以太坊为标记化设定了标准。...根据不同的标准，不同类型的应用程序将被标记化，具体取决于应用程序的用途。 作为这些标准的结果，智能合约和代币交互更加直接，因此，开发人员可以在以太坊上创建dapps。...首先是totalSupply（）函数，它确定在给定项目的TOKEN经济中将要创建的令牌总数。 然后是transfer（）函数，用于将令牌初始分配给用户钱包。...不可替代的令牌非常有用，因为它们可以对独特的个人资产进行标记化。这包括精心培育的数字猫，还有更多传统上有价值的资产，如艺术品，葡萄酒，房地产，文凭等。...随着越来越多的真实资产在未来几年被标记化，您可以打赌ERC-721令牌标准将比CryptoKitties更为人所知。从美术和音乐版税到第二天球赛门票的所有权都可以透明地转移到以太坊区块链上。
索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]范围内的标记。...此函数接受 2 个参数：批次 IDbatch_id和input_ids。它必须返回一个列表，其中包含下一代步骤的允许令牌，条件是批次 IDbatch_id和先前生成的令牌inputs_ids。...此函数接受 2 个参数：批次 IDbatch_id和input_ids。它必须返回一个列表，其中包含下一代步骤的允许令牌，条件是批次 IDbatch_id和先前生成的令牌inputs_ids。...token_ids_1（List[int]，可选）— 第二个标记化序列。 返回 List[int] 令牌类型 ID。 创建与传递的序列对应的令牌类型 ID。什么是令牌类型 ID？...将索引设置为-100的标记将被忽略（遮罩），损失仅计算具有[0, ..., config.vocab_size]标签的标记。
在文本生成中，输入和输出是相同的，只是输出标记向右移动了一步。这基本上意味着模型接受输入的过去的单词并预测下一个单词。输入和输出令牌分批传递到模型中，每个批处理都有固定的序列长度。...我已经按照这些步骤来创建数据集: 创建一个配置类。 将所有的概要合并在一起。 标记对照表。 定义批数。 创建词汇，单词索引和索引到单词字典。 通过向右移动输入标记来创建输出标记。...创建一个生成器函数，它批量地输出输入和输出序列。...为标记化单词创建一个遮罩（注意：此遮罩与我们讨论的被遮罩的自我注意不同，这是用于遮罩下一个将要看到的填充标记）。 使用标记填充长度小于最大长度（此处为300）的序列。...接下来的top-p采样是在这k个分数上完成的，然后最后从选定的标记中，我们仅使用概率进行采样以获取最终的输出标记。
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