Add torch fallbacks for KDA and GDN layers.
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 30/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
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.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 337
- Fork
- 52
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Include un Dockerfile o un file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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