分类深度学习下的文章 - Axuanz的学习日记

Image Caption | CIDEr

关于CIDEr的介绍可以看这里，个人感觉讲的比较清楚唯一有个问题是计算TF的时候，提供的公式是term_freq/sum(all term_freqs)，但是已知的代码库(如pyciderevalcap)里只有term_freq项，提了一个issue在这里 https://github.com/tylin/coco-caption/issues/66

深度学习 · 08-03 · 304 人浏览

RoPE两种实现方式

RoPEv1: chatglm/baichuan中使用 RoPEv2: Llama中使用两者区别 v1代码较为繁琐，但是和原始算法对应 v2使用torch.complex实现，更加明了，不过没有严格遵循原算法，qk转到复数域时，并没有使用相邻的神经元作为复数的实部和虚部，而是直接在特征维度上切分，一半实部，一半虚部 Su的解释：神经元是无序的（dot attention做内积，不依赖于维度顺序） import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import math ### RoPEv1 def sinusoidal_position_embedding(batch_size, nums_head, max_len, output_dim, device = 'cpu'): # (max_len, 1) position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(-1) # (output_dim//

深度学习 · 04-29 · 753 人浏览

为什么均匀分布初始化标准差需要乘上Sqrt(3)

Pytorch中的kaiming_uniform中标准差stdv乘了一个因子$\sqrt{3}$ def kaiming_uniform_( tensor: Tensor, a: float = 0, mode: str = 'fan_in', nonlinearity: str = 'leaky_relu' ): #...... std = gain / math.sqrt(fan) bound = math.sqrt(3.0) * std # Calculate uniform bounds from standard deviation with torch.no_grad(): return tensor.uniform_(-bound, bound) 为什么会出现这个因子，原因其实和物理实验里B类误差需要除去$\sqrt{3}$一样。均匀分布的方差是$Var = \frac {(b-a)^2}{12}$，而我们真正想要的bound是$(b-a)/2$，所以有$Var = \frac{1}{3} {bound}^2$，

深度学习 · 04-16 · 275 人浏览

Axuanz 04-05

BPE -> Transformer -> Benchmark 非常好教程
https://github.com/karpathy/minGPT (semi-archived)
https://github.com/karpathy/nanoGPT

QLoRA

http://arxiv.org/abs/2305.14314 Quantization + LoRA，了解一下呢。 LoRA之前写过博客了，这里主要想说一些如何与量化结合起来，以及用到的一些新的tech 当然像分页优化这种就掠过了...需要用到Nvidia统一内存去做内存/GPU交换，cuda编程不会捏，感兴趣可以看论文附的链接https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/ 4-bit NormalFloat(NF4) 之前谈量化说到INT8/INT4，是把浮点数量化成定点数。量化操作一般是除去一个量化因子$s = \frac {2^{N-1}} {ABSMAX}$，这个其实潜在地假设了数据满足的是均匀分布，实际上LLM权重满足的是一个正态分布。那么NF4就把概率作为量化间隔，而不是把实际的数值差作为量化间隔。看以下这个图就明白了。p满足等差数列，而X明显不满足，越近0，X的分布越密集。图源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/654967425 这个时候把X归一化到到[-1,1]，得到

深度学习 · 03-21 · 353 人浏览

QLoRA

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