Fix scaling in attention computation
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 45/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- jupyter-notebook
調査の方向性
ファイルもテストも指定されていません。ノートブックまたはソース内のattention計算を見つけ、raw attentionとその次元を特定し、training lossがどのように測定されているかを確認してください。完了条件は、raw attentionがその次元の平方根でスケーリングされ、既存のノートブックまたはテストのチェックに合格することです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Currently we are not dividing the raw attention by the square root of dimension, when we should.
It's possible that this explains some of the losses peaks during training of tiny models.
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 24
- フォーク
- 6
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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