6
Sep
“闭门造车”之多模态思路浅谈（三）：位置编码
By 苏剑林 | 2024-09-06 | 30937位读者 | 引用在前面的文章中，我们曾表达过这样的观点：多模态LLM相比纯文本LLM的主要差异在于，前者甚至还没有形成一个公认为标准的方法论。这里的方法论，不仅包括之前讨论的生成和训练策略，还包括一些基础架构的设计，比如本文要谈的“多模态位置编码”。
对于这个主题，我们之前在《Transformer升级之路：17、多模态位置编码的简单思考》就已经讨论过一遍，并且提出了一个方案（RoPE-Tie）。然而，当时笔者对这个问题的思考仅处于起步阶段，存在细节考虑不周全、认识不够到位等问题，所以站在现在的角度回看，当时所提的方案与完美答案还有明显的距离。
因此，本文我们将自上而下地再次梳理这个问题，并且给出一个自认为更加理想的结果。
多模位置
多模态模型居然连位置编码都没有形成共识，这一点可能会让很多读者意外，但事实上确实如此。对于文本LLM，目前主流的位置编码是RoPE（RoPE就不展开介绍了，假设读者已经熟知），更准确来说是RoPE-1D，因为原始设计只适用于1D序列。后来我们推导了RoPE-2D，这可以用于图像等2D序列，按照RoPE-2D的思路我们可以平行地推广到RoPE-3D，用于视频等3D序列。
1
Sep
Decoder-only的LLM为什么需要位置编码？
By 苏剑林 | 2024-09-01 | 25288位读者 | 引用众所周知，目前主流的LLM，都是基于Causal Attention的Decoder-only模型（对此我们在《为什么现在的LLM都是Decoder-only的架构？》也有过相关讨论），而对于Causal Attention，已经有不少工作表明它不需要额外的位置编码（简称NoPE）就可以取得非平凡的结果。然而，事实是主流的Decoder-only LLM都还是加上了额外的位置编码，比如RoPE、ALIBI等。
那么问题就来了：明明说了不加位置编码也可以，为什么主流的LLM反而都加上了呢？不是说“多一事不如少一事”吗？这篇文章我们从三个角度给出笔者的看法：
1、位置编码对于Attention的作用是什么？
2、NoPE的Causal Attention是怎么实现位置编码的？
3、NoPE实现的位置编码有什么不足？
6
Jul
Transformer升级之路：10、RoPE是一种β进制编码
By 苏剑林 | 2023-07-06 | 121691位读者 | 引用对关心如何扩展LLM的Context长度的读者来说，上周无疑是激动人心的一周，开源社区接连不断地出现令人振奋的成果。首先，网友@kaiokendev在他的项目SuperHOT中实验了“位置线性内插”的方案，显示通过非常少的长文本微调，就可以让已有的LLM处理Long Context。几乎同时，Meta也提出了同样的思路，带着丰富的实验结果发表在论文《Extending Context Window of Large Language Models via Positional Interpolation》上。惊喜还远不止此，随后网友@bloc97提出了NTK-aware Scaled RoPE，实现了不用微调就可以扩展Context长度的效果！
以上种种进展，尤其是NTK-aware Scaled RoPE，迫使笔者去重新思考RoPE的含义。经过分析，笔者发现RoPE的构造可以视为一种$\beta$进制编码，在这个视角之下，开源社区的这些进展可以理解为对进制编码编码的不同扩增方式。
31
Jan
Transformer升级之路：8、长度外推性与位置鲁棒性
By 苏剑林 | 2023-01-31 | 42558位读者 | 引用上一篇文章《Transformer升级之路：7、长度外推性与局部注意力》我们讨论了Transformer的长度外推性，得出的结论是长度外推性是一个训练和预测的不一致问题，而解决这个不一致的主要思路是将注意力局部化，很多外推性好的改进某种意义上都是局部注意力的变体。诚然，目前语言模型的诸多指标看来局部注意力的思路确实能解决长度外推问题，但这种“强行截断”的做法也许会不符合某些读者的审美，因为人工雕琢痕迹太强，缺乏了自然感，同时也让人质疑它们在非语言模型任务上的有效性。
本文我们从模型对位置编码的鲁棒性角度来重新审视长度外推性这个问题，此思路可以在基本不对注意力进行修改的前提下改进Transformer的长度外推效果，并且还适用多种位置编码，总体来说方法更为优雅自然，而且还适用于非语言模型任务。
31
Jul
Transformer升级之路：11、将β进制位置进行到底
By 苏剑林 | 2023-07-31 | 47435位读者 | 引用在文章《Transformer升级之路：10、RoPE是一种β进制编码》中，我们给出了RoPE的$\beta$进制诠释，并基于进制转化的思路推导了能够在不微调的情况下就可以扩展Context长度的NTK-aware Scaled RoPE。不得不说，通过类比$\beta$进制的方式来理解位置编码，确实是一个非常美妙且富有启发性的视角，以至于笔者每次深入思考和回味之时，似乎总能从中得到新的领悟和收获。
本文将重新回顾RoPE的$\beta$进制诠释，并尝试将已有的NTK-aware Scaled RoPE一般化，以期望找到一种更优的策略来不微调地扩展LLM的Context长度。
进制类比
我们知道，RoPE的参数化沿用了Sinusoidal位置编码的形式。而不知道是巧合还是故意为之，整数$n$的Sinusoidal位置编码，与它的$\beta$进制编码，有很多相通之处。
28
Mar
变分自编码器（二）：从贝叶斯观点出发
By 苏剑林 | 2018-03-28 | 456566位读者 | 引用源起
前几天写了博文《变分自编码器（一）：原来是这么一回事》，从一种比较通俗的观点来理解变分自编码器（VAE），在那篇文章的视角中，VAE跟普通的自编码器差别不大，无非是多加了噪声并对噪声做了约束。然而，当初我想要弄懂VAE的初衷，是想看看究竟贝叶斯学派的概率图模型究竟是如何与深度学习结合来发挥作用的，如果仅仅是得到一个通俗的理解，那显然是不够的。
所以我对VAE继续思考了几天，试图用更一般的、概率化的语言来把VAE说清楚。事实上，这种思考也能回答通俗理解中无法解答的问题，比如重构损失用MSE好还是交叉熵好、重构损失和KL损失应该怎么平衡，等等。
建议在阅读《变分自编码器（一）：原来是这么一回事》后对本文进行阅读，本文在内容上尽量不与前文重复。
准备
在进入对VAE的描述之前，我觉得有必要把一些概念性的内容讲一下。
24
Jun
VQ-VAE的简明介绍：量子化自编码器
By 苏剑林 | 2019-06-24 | 309674位读者 | 引用印象中很早之前就看到过VQ-VAE，当时对它并没有什么兴趣，而最近有两件事情重新引起了我对它的兴趣。一是VQ-VAE-2实现了能够匹配BigGAN的生成效果（来自机器之心的报道）；二是我最近看一篇NLP论文《Unsupervised Paraphrasing without Translation》时发现里边也用到了VQ-VAE。这两件事情表明VQ-VAE应该是一个颇为通用和有意思的模型，所以我决定好好读读它。
个人复现的VQ-VAE在CelebA上的重构效果。可以留意到细节保留得还不错，但稍微放大后能留意到仍有一些模糊感。
7
Sep
最近评论