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=== 技术创新 === Llama3采用了分组查询注意力(Grouped QA)机制和掩码技术,这些技术有助于提高模型的性能,同时降低能耗。 为了确保模型不会跨越文档边界,通常会与掩码技术一起使用。在自我注意力中,掩码被应用于注意力权重矩阵,用于指示哪些位置的信息是有效的,哪些位置应该被忽略。通常当处理文档边界时,可以使用两种类型的掩码来确保自我注意力不会跨越边界: 1、填充掩码:当输入序列的长度不一致时,通常会对较短的序列进行填充,使其与最长序列的长度相等。填充掩码用于标记填充的位置,将填充的部分掩盖,使模型在自我注意力计算中忽略这些位置。 2、未来掩码:在序列生成任务中,为了避免模型在生成当前位置的输出时依赖后续位置的信息,可以使用未来掩码。未来掩码将当前位置之后的位置都掩盖起来,使得自我注意力只能关注当前或之前的位置。
摘要:
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