揭秘Skywork-13B:国产AI大模型的开源革命,性能超群引领多语言处理...
Llama模型有三个主要特点:首先,它使用RMSNorm代替传统的Layernorm,以保持训练的稳定性;其次,它使用SwiGLU激活函数而不是传统的ReLU;最后,它使用相对位置编码(RoPE等)而不是传统的绝对位置编码。实验结果表明,与GPT模型相比,Llama模型不仅训练得更快,而且效果也更好。▲GPT-3结构和Llama结构训练对比(摘自知乎盐海)...
Mamba-2新架构出世一统江湖!普林斯顿CMU华人再出神作,性能狂飙8倍
这种归一化的用法与NormFormer架构有最直接的关系,后者也在MLP和MHA块的末尾添加了归一化层。此外,研究者还发现,这种变化与最近从线性注意力角度衍生而来,并与Mamba-2相关的模型类似。最初的线性注意力公式通过一个分母项,进行了归一化,它模仿了标准注意力中softmax函数的归一化。在TransNormerLLM和RetNet研究...
大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)
公式:基本与batchnorm步骤一样,最大区别就是输入的X的m维换成向量或者特征的维度数值,按照这个维度对每个x进行归一化计算。值得注意的是,layernorm是针对单个样本的每个特征进行的(类比NLP任务中句子转换成的每个token),而不是跨样本。这使得LayerNorm特别适用于处理时间序列数据和循环神经网络,可以不依赖于...
【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释|方差|算法|拟合|...
常用函数:BatchNorm2dpytorch用法:nn.BatchNorm2d(num_features,eps,momentum,affine)num_features:一般输入参数为batch_sizenum_featuresheight*width,即为其中特征的数量。eps:分母中添加的一个值,目的是为了计算的稳定性,默认为:1e-5。momentum:一个用于运行过程中均值和方差的一个估计参数(我的理解是一...
2018年最全的excel函数大全14—统计函数(6)
NORM.DIST函数描述返回指定平均值和标准偏差的正态分布函数。此函数在统计方面应用范围广泛(包括假设检验)。用法NORM.DIST(x,mean,standard_dev,cumulative)NORM.DIST函数用法具有下列参数:X必需。需要计算其分布的数值。Mean必需。分布的算术平均值。
最基本的25道深度学习面试问题和答案
一类是对第L层每个神经元的激活值进行Normalization操作,比如BatchNorm/LayerNorm/InstanceNorm/GroupNorm等方法都属于这一类;另外一类是对神经网络中连接相邻隐层神经元之间的边上的权重进行规范化操作,比如WeightNorm就属于这一类(www.e993.com)2024年9月20日。一般机器学习里看到的损失函数里面加入的对参数的的L1/L2等正则项,本质上也...
GPT-2没什么神奇的,PyTorch 就可以复现代码
由于layernorm在整个模型中广泛使用,简单的N(0,0.02)权重初始化就足够了。我们使用了一个bytepair编码(BPE)词汇表。我们还采用了在中提出的L2正则化的改进版本,在所有非偏倚或增益权重上的w=0.01。对于激活函数,我们使用高斯误差线性单位(GELU)。
广义线性回归模型估计:所有线性回归的大仓库
这节中我们就以线性回归为例,来说明glmnet包的用法。2.2准备数据接下来,我们载入包中自带的数据:data(QuickStartExample)这时你会发现R的工作环境中新增了两个对象,x即输入矩阵,y即响应变量。2.3拟合模型数据有了,我们就可以调用包中与之同名的glmnet函数来做线性回归了:...
担心prompt泄露隐私?这个框架让LLaMA-7B完成安全推理
中,关键的挑战是计算Softmax函数(其中M可被视为一个偏置矩阵)。为了数值稳定性,可以这样计算Softmax:其中是输入向量x的最大元素。对于普通的明文softmax,ε=0。对于二维矩阵,则是将(4)式用于其每个行向量。算法2给出了新提出的安全协议Π_Softmax的详细数学描述,其中提出了两种优化方...