Der vollständige Leitfaden für dimensionale Fehlersuche
Die Nichtübereinstimmung von Matrixdimensionen ist der häufigste Fehler bei der Implementierung von Llama3 und kann mit den folgenden Methoden behoben werden:
- Mechanismus der VorinspektionHinzufügen einer Prüfung vor jeder Gruppe von Matrixoperationen, z.B.
assert q.shape[-1] == k.shape[-1] - Werkzeuge zur Dimensionskontrolle: die vom Projekt zur Verfügung gestellten dimensionalen Annotationen verwenden, z.B. die Beschriftung des SwiGLU Feedforward-Netzes
# [batch,seq_len,hidden_dim]→[batch,seq_len,inter_dim] - DiagnosetechnikWenn es einen Dimensionalitätsfehler gibt, verwenden Sie
torch.einsumDie Formel visualisiert den Berechnungsvorgang (z.B."bsh,hd->bsd") - Typisches Restaurierungsprogramm1) Maße hinzufügen/entfernen 2) Achsenreihenfolge mit permute anpassen 3) in_features Einstellungen für Projektionsebenen prüfen
Ein Beispiel: Bei der Implementierung von KV-Cache muss die Sequenzdimension des Caches mit dem aktuellen Token übereinstimmen, was mit der Optiontorch.cat([past_k, current_k], dim=2)Achten Sie darauf, dass die Abmessungen übereinstimmen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepdive Llama3 From Scratch: Lernen Sie, Llama3-Modelle von Grund auf zu implementierenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich der häufige Fehler der Dimensionsanpassung bei der Implementierung des Llama3-Modells beheben?
