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Integrate LucidRain's RotaryEmbeddings

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#621 opened on 2023年1月27日

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enhancementgood first issue

説明

See https://github.com/lucidrains/rotary-embedding-torch/blob/main/rotary_embedding_torch/rotary_embedding_torch.py

And from PaLM paper:

We use RoPE embeddings (Su et al., 2021) rather than absolute or relative position embeddings, since RoPE embeddings have been shown to have better performance on long sequence lengths.

コントリビューターガイド

技術スタック
pythonpytorch
領域
machine learning
Issue 種別
feature
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
1-2 days
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
stale
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
mostly clear
前提条件
PythonPyTorchrotary embeddings
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
30
調査方針
The issue requests integrating rotary embeddings from lucidrains's implementation into metaseq. Start by examining the existing positional encoding code in metaseq (likely in the model directory). Study the reference implementation and the PaLM paper to understand the integration points. The issue has no linked PRs or detailed discussion, so the first step is to propose a plan in the issue thread.
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