Tencent/TurboTransformers

Refactor MultiheadAttention and other Layers

開放

#140 建立於 2020年7月22日

在 GitHub 查看
 (0 則留言) (0 個反應) (0 位負責人)C++ (206 個分叉)github user discovery
enhancementhelp wanted

倉庫指標

星標
 (1,546 顆星)
PR 合併指標
 (PR 指標待抓取)

描述

Now the logic inside MultiheadAttention Layer is too complex for development. Moreover, some bugs exist in intermediate management. It is the first priority to rewrite these codes to make others easily understand what Turbo is doing.

貢獻者指南

研究方向
檢查當前的MultiheadAttention實現，識別冗餘或有bug的程式碼路徑，並重構為更簡單的結構。
技術棧
無
領域
backend
議題類型
重構
難度面向新貢獻者的預計實作難度，1 表示很小改動，5 表示專家級工作。
3
預計時間有經驗貢獻者完成調查、實作、測試並準備 pull request 的粗略時間範圍。
1-2 天
活動狀態議題目前的可參與程度：新鮮、活躍、陳舊、阻塞或等待維護者輸入。
新近可參與
清晰度議題是否清楚說明預期改動、驗收標準和下一步。
清晰
前置要求
C++Transformer Models
新手友善度1-100 的估計分數，表示該議題對首次貢獻者的友善程度。
45