Add torch fallbacks for KDA and GDN layers.
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 30/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
The payload names only tests/test_attention.py as the place the KDA and GDN unit tests need to match the existing attention structure, and points to #395 for context, which is not included. Start by reading that test file and the existing attention test pattern, then locate the KDA and GDN layer implementations. Done means each layer has a torch fallback path and its tests follow the same structure as the other attention tests.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
See comments in #395.
- add torch fallbacks
- adapt kda and gdn unit tests to adhere to attention structure (Fast-LLM/tests/test_attention.py)
Postponed because this is not on the critical path.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 337
- Forks
- 52
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Incluye un Dockerfile o un archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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