Web13 mrt. 2024 · 这段代码是在定义一个 self.attention 对象，它是一个 QKVAttention 类的实例，其中 self.num_heads 是一个参数，表示注意力头的数量。 QKVAttention 是一个自注意力机制，它可以对输入的序列进行编码，得到每个位置的表示，同时也可以计算出序列中不同位置之间的关系，从而实现对序列的理解和处理。 Webelementwise_affine-一个布尔值，当设置为 True 时，此模块具有可学习的 per-element 仿射参数，初始化为 1(用于权重)和 0(用于偏差)。默认值：True。 变量： ~LayerNorm.weight-当 elementwise_affine 设置为 True 时，形状为 \text{normalized\_shape} 的模块的可学习权重。

网络参数的初始化 — MindSpore master documentation

WebLayerNorm的参数量主要包括两部分：归一化参数和缩放参数。 归一化参数是用来对每一层的输入进行归一化的，它包括每一层的均值和方差。 具体来说，对于一个输入向量x，LayerNorm的归一化操作可以表示为： y = (x - mean) / sqrt (var + epsiห้องสมุดไป่ตู้on) 其中，mean和var分别表示x的均值和方差，epsilon是一个很小 … Webelementwise_affine：是否使用可学习的参数 \gamma 和 \beta ，前者开始为1，后者为0，设置该变量为True，则二者均可学习随着训练过程而变化; 2. RMS Norm（Root Mean … bomb test ocean

LLaMA语言模型论文讲解 - 知乎 - 知乎专栏

Web31 aug. 2024 · 注意：layernorm中的normalized_shape 是算矩阵中的后面几维，这里的[2,3] 表示倒数第二维和倒数第一维。 带参数的layernorm Web10 apr. 2024 · LoRA的思想是在原始的模型矩阵边上搞个低秩的旁路矩阵，低秩矩阵可以分解为两个参数量很少的矩阵，零其中一个矩阵为0，另一个矩阵用高斯分布去初始化，以保证刚加上旁路时不影响模型的输出。训练的时候固定住原始模型的参数，只训练旁路矩阵的参数。 WebLayerNorm 里面主要会用到三个参数： normalized_shape ：要实行标准化的 最后 D 个维度，可以是一个 int 整数（必须等于tensor的最后一个维度的大小，不能是中间维度的大小），使用示例 tensor 的话此时这个整数必须为 normalized_shape=4 ，代表标准化 tensor 的 … bomb test site