Roformer

LLM：RoPE位置编码

论文：https://arxiv.org/pdf/2104.09864.pdf代码：https://github.com/ZhuiyiTechnology/roformer发表：2021绝对位置编码：其常规做法是将位置信息直接加入到输入中

微风❤水墨·2024-01-19 15:54

[RoFormer]论文实现：ROFORMER: ENHANCED TRANSFORMER WITH ROTARY POSITION EMBEDDING

论文解读2.1注意力机制2.2绝对位置编码2.3相对位置编码2.4旋转位置编码Long-termdecayAdaptionforlinearattention2.5模型效果三、过程实现四、整体总结论文：ROFORMER

Bigcrab__·2023-12-04 13:07

【工程实践】使用Roformer-sim(SimBERTv2 )做数据增强

前言此文仅记录以Roformer-sim为基础模型做数据增强的过程，Roformer-sim模型细节请移步：SimBERTv2来了！

DonngZH·2023-08-10 06:25

Rotary Position Embedding (RoPE, 旋转式位置编码) | 原理讲解+torch代码实现

RoPE为苏剑林大佬之作，最早应用于他自研的RoFormer(RotaryTransformer)，属于相对位置编码。效果优于绝对位置编码和经典式相对位置编码。

#苦行僧·2023-07-19 23:48

bert中文词向量：wobert、roformer

wobert参考：https://kexue.fm/archives/7758/comment-page-1#commentsmaxlen=32#bert配置config_path=r'C:\Users\long3.xiang\Desktop\tcl\wobert\chinese_wobert_L-12_H-768_A-12\bert_config.json'checkpoint_path=r'C

loong_XL·2023-01-28 09:16

Roformer-sim模型

文章目录1.简介2.RoformerSimModel2.1Roformer模型介绍2.2Roformer-Sim模型2.2.1语料2.2.2生成2.2.3检索3.总结4.参考1.简介RoFormer-Sim

orangerfun·2023-01-28 08:43

Transformer升级之路：二维位置的旋转式位置编码

PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|追一科技研究方向|NLP、神经网络在之前的文章Transformer升级之路：博采众长的旋转式位置编码中我们提出了旋转式位置编码RoPE以及对应的Transformer模型RoFormer

PaperWeekly·2023-01-28 08:12

RoFormerV2：自然语言理解的极限探索

©PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|追一科技研究方向|NLP、神经网络大概在1年前，我们提出了旋转位置编码（RoPE），并发布了对应的预训练模型RoFormer[1]。

PaperWeekly·2023-01-28 08:12

文献阅读：RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding

文献阅读：RoFormer:EnhancedTransformerwithRotaryPositionEmbedding1.工作简介2.常见位置编码方式1.绝对位置编码1.Bert2.AttentionIsAllYouNeed2

Espresso Macchiato·2023-01-28 08:39

一种RuntimeError Key bert/embeddings/position_embeddings not found in checkpoint的解决思路

position_embeddingsnotfoundincheckpoint的解决思路注意：这个方法绝对有问题，但是能解决燃眉之急P.S.建议不要死磕，直接使用pytorch版的该模型会快乐的多，地址贴这里了https://github.com/JunnYu/RoFormer_pytorch

nlp菜菜·2023-01-14 08:02

[bert4keras].weights权重文件转换成.ckpt格式，便于build_transformer_model方法加载

方法步骤：建立同样的模型bert=build_transformer_model(config_path,checkpoint_path,model='roformer',application='unilm

xxyAI·2023-01-14 08:53

RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding（2021-4-20）

模型介绍位置编码最近的Transformer模型中显的非常有效，它为位于序列不同位置的元素之间的依赖关系建模提供了有价值的监督。通过研究了不同集成位置编码信息的方法在基于transformer语言模型的学习过程的作用，提出了一种新的方法–旋转位置编码（RotaryPositionEmbedding，RoPE）。具体而言，RoPE将绝对位置编码在一个旋转矩阵中，与此同时，在self-attentio

不负韶华ღ·2022-12-02 18:47

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