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旋转位置嵌入 (RoPE) 实验

这是一项带注释的 PyTorch 实验，旨在使用旋转位置嵌入 (RoPE) 训练变压器模型。

12from labml import experiment
13from labml.configs import option, calculate
14from labml_nn.transformers import TransformerConfigs
15from labml_nn.transformers.basic.autoregressive_experiment import AutoregressiveTransformer, Configs

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Rotary PE 注意

19def _rotary_pe_mha(c: TransformerConfigs):
20    from labml_nn.transformers.rope import RotaryPEMultiHeadAttention
21    return RotaryPEMultiHeadAttention(c.n_heads, c.d_model, 1.)

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配置选项

25calculate(TransformerConfigs.encoder_attn, 'rotary', _rotary_pe_mha)
26calculate(TransformerConfigs.decoder_attn, 'rotary', _rotary_pe_mha)
27calculate(TransformerConfigs.decoder_mem_attn, 'rotary', _rotary_pe_mha)

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创建自回归模型并初始化权重

30@option(Configs.model, 'rotary_pe_transformer')
31def _model(c: Configs):

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35    m = AutoregressiveTransformer(c.transformer.encoder,
36                                  c.transformer.src_embed,
37                                  c.transformer.generator).to(c.device)
38
39    return m

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42def main():

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创建实验

44    experiment.create(name="rotary_pe_transformer", writers={'screen'})

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创建配置

46    conf = Configs()

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覆盖配置

48    experiment.configs(conf, {

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没有固定的位置嵌入

50        'transformer.src_embed': 'no_pos',
51        'transformer.tgt_embed': 'no_pos',

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带绳的编码器

54        'transformer.encoder_attn': 'rotary',

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57        'model': 'rotary_pe_transformer',

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使用角色等级分词器

60        'tokenizer': 'character',

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提示分隔符为空

62        'prompt_separator': '',

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开始采样提示

64        'prompt': 'It is ',

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使用小莎士比亚数据集

66        'text': 'tiny_shakespeare',

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使用上下文大小为 $256$

69        'seq_len': 512,

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训练 32 个时代

71        'epochs': 32,

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批量大小 $4$

73        'batch_size': 4,

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在训练和验证之间切换每个纪元的 $10$ 次数

76        'inner_iterations': 10,

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型号尺寸

79        'd_model': 128,
80        'transformer.ffn.d_ff': 512,
81        'transformer.n_heads': 16,
82        'transformer.dropout': 0.0,

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使用 Noam 优化器

85        'optimizer.optimizer': 'Noam',
86        'optimizer.learning_rate': 1.,
87
88        'dataloader_shuffle_with_replacement': True
89    })

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设置用于保存和加载的模型

92    experiment.add_pytorch_models({'model': conf.model})

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开始实验

95    with experiment.start():

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跑步训练

97        conf.run()

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101if __name__ == '__main__':
102    main()