NLP论文RoFormer(含源码)中文解读：具有旋转式位置嵌入的增强型transformer模型(一场相对革命)

已于 2023-01-01 15:48:12 修改
阅读量1.3k 收藏 1
点赞数
分类专栏： 自然语言处理笔记与知识图谱专栏 文章标签： transformer 自然语言处理 深度学习
于 2023-01-01 15:47:34 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41194129/article/details/128512269
版权
RoFormer是一种使用旋转位置嵌入（RoPE）的增强型Transformer模型，它在处理位置信息方面优于其他方法。RoPE通过旋转矩阵编码绝对位置，结合相对位置信息，适用于各种Transformer架构。实验表明，RoFormer在长文本分类任务上表现出色，且其性能优于其他位置编码技术。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目录

1、论文与源码

RoFormer匹配或超过了目前可用于将位置信息注入transformer的所有其他方法。
在这里插入图片描述

论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.09864
实现源码：https://github.com/ZhuiyiTechnology/roformer
huggingface官网集成：https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/roformer

2、摘要介绍

位置编码最近在 Transformer 架构中显示出有效性。它能够对序列不同位置的元素之间的依赖建模进行有价值的监督。在本文中，我们首先研究了将位置信息集成到基于 transformer 的语言模型的学习过程中

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
医图论文 Arxiv‘25 | MIAFEx: 一种基于注意力的医学图像分类特征提取方法
小白学视觉
03-08 100
特征提取技术在医学图像分类中至关重要；然而，传统的特征提取器结合传统的机器学习分类器在提供复杂图像集的足够判别信息方面往往表现出显著的局限性。尽管卷积神经网络（CNN）和视觉Transformer（ViT）在特征提取方面显示出潜力，但由于医学图像数据的固有特性（如小样本量或高类内方差），它们容易过拟合。本文提出了医学图像注意力特征提取器（MIAFEx），这是一种新颖的方法，通过在Transformer编码器架构中引入可学习的精炼机制来增强分类标记（[CLS]标记）。
MICCAI‘23 | ConvFormer：插拔式CNN风格Transformer用于提升医学图像分割性能
小白学视觉
01-21 95
Transformer在医学图像分割中被广泛研究以构建成对的长程依赖。然而，相对有限的标注医学图像数据使得Transformer难以提取多样的全局特征，导致注意力崩溃，即注意力图变得相似甚至相同。相比之下，卷积神经网络（CNN）在小规模训练数据上具有更好的收敛性，但受限于感受野。现有工作致力于探索CNN和Transformer的结合，却忽略了注意力崩溃，未能充分挖掘Transformer的潜力。本文提出构建CNN风格的Transformer（ConvFormer），以促进更好的注意力收敛，从而提升分割性能。
roformer:旋转变压器
03-25
旋转变压器 Rotary Transformer，简称RoFormer，是我们自研的语言模型之一，主要是为Transformer结构设计了新的旋转式位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）。RoPE具有良好的理论性质，并且是目前唯一一种可以应用到线性注意的绝对位置编码，目前来看实验结果也颇为不错。 详细介绍： : 依赖 bert4keras 0.10.4 参考配置：在24G显存的3090上，跑maxlen = 1024，batch_size能跑到8以上。 下载 （提取码：xy9x） 引用 Bibtex： @techreport{zhuiyiroformer, title={RoFormer: Transformer with Rotary Position Embeddings - ZhuiyiAI}, author={Jianlin Su}
Roformer-sim模型
orangerfun的博客
11-16 3135
文章目录1. 简介2. RoformerSim Model2.1 Roformer模型介绍2.2 Roformer-Sim 模型2.2.1 语料2.2.2 生成2.2.3 检索3. 总结4. 参考 1. 简介 RoFormer-Sim模型融合了检索和生成于一体的模型。在roformer-sim之前作者也提出了一种类似的模型BERTSIM，roformer-sim是对 SimBERT 相关技术进一步整合和优化，可以用来作为句向量的一个比较高的 baseline，也可以用来实现相似问句的自动生成，可以作为辅助数
[RoFormer]论文实现：ROFORMER: ENHANCED TRANSFORMER WITH ROTARY POSITION EMBEDDING
bigcrab的博客
12-04 1820
RoPE通过其特性优先于现有的位置编码方法，包括序列长度的灵活性、随着相对距离的增加而减少的标记间依赖性，以及用相对位置编码装备线性自注意的能力。在各种长文本分类基准数据集上的实验结果表明，具有RoPE嵌入的Transformer，即RoFormer，具有更好的性能；RoPE的关键思想是通过将上下文表示与一个旋转矩阵相乘来获取元素的相对位置；
RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding论文解读
qq_45041871的博客
02-13 1603
在本文中，我们首先研究了将位置信息集成到基于transformer的语言模型的学习过程中的各种方法。在此基础上，我们提出了一种新的旋转位置嵌入方法(RoPE)来有效地利用位置信息。具体而言，该方法使用旋转矩阵对绝对位置进行编码，同时在自注意公式中加入显式相对位置依赖。值得注意的是，RoPE支持有价值的属性，包括序列长度的灵活性、随着相对距离的增加而衰减的标记间依赖性，以及用相对位置编码来装备线性自注意的能力。
roformer-pytorch:Roformer的实现，这是一种带有旋转位置嵌入的变压器，这是一种未公开的相对位置编码新技术，正在中国的NLP圈子中流传
04-17
变形金刚-火炬（WIP） 干净，简单的Roformer实现，Roformer是具有旋转位置嵌入（RoPE）的变压器。 这是一种新的尚未发布的技术（截至2021年4月），用于在中国NLP圈子中传播的相对位置编码。 一位研究人员首先通过向我通报了这种技术。 从那时起，我们重新实现了它，并看到了在各种任务和体系结构中的收获。 炒作是真实的。 引文 @techreport { zhuiyiroformer , title = { RoFormer: Transformer with Rotary Position Embeddings - ZhuiyiAI } , author = { Jianlin Su } , year = { 2021 } , url = " https://github.com/ZhuiyiTechnology/roformer "
大模型应用开发技术： Human-in-the-loop（四）
段智华的博客
06-20 581
human in loop
大模型应用开发技术：时间旅行（七）
段智华的博客
06-23 642
第七部分：时间旅行¶ 在典型的聊天机器人工作流程中，用户与机器人交互1次或多次以完成任务。在前面的部分中，我们看到了如何添加内存和一个人在回路中，以便能够检查我们的图形状态并手动覆盖状态以控制未来的响应。 但是，如果您想让用户从以前的响应开始，然后“分支”探索一个单独的结果，该怎么办？或者，如果你希望用户能够“倒带”你的助手的工作，以修复一些错误或尝试不同的策略（在自治软件工程师等应用程序中很常见）？ 您可以使用LangGraph的内置“时间旅行”功能创建这些体验和更多体验。 在本节中，您将通过使用
SimBERTv2 融合检索和生成的RoFormer-Sim模型
jacke121的专栏
06-12 2525
RoFormer-Sim 是 SimBERT 的升级版，我们也可以通俗地称之为 “SimBERTv2”，而 SimBERT 则默认是指旧版。从外部看，除了基础架构换成了 RoFormer 外，RoFormer-Sim 跟 SimBERT 没什么明显差别，事实上它们主要的区别在于训练的细节上，我们可以用两个公式进行对比： 除此之外，RoFormer-Sim 用到了更多的训练数据，并且拓展到了一般句式，也就是说，不同于 SimBERT 仅仅局限于疑问句，RoFormer-Sim 可以用来做一般句子的...
RoFormer_pytorch:RoFormer_pytorch
04-17
PyTorch RoFormer 原版Tensorflow权重() (提取码：xy9x) 已经转化为PyTorch权重 (提取码：a79k) 手动权重转换 python convert_roformer_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py \ --tf_checkpoint_path=xxxxxx/chinese_roformer_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt \ --roformer_config_file=pretrained_models/chinese_roformer_base/config.json \ --pytorch_dump_path=pretrained_models/chinese_roformer_base/pytorch_model.bin tf与pytorch精
【大模型上下文长度扩展】RoFormer：一种结合了旋转位置编码（RoPE）的Transformer模型
Debroon
02-06 2077
为了克服这一限制，研究者们提出了RoFormer，一种结合了旋转位置编码（RoPE）的Transformer模型，旨在更有效地整合位置信息以提高模型对长文本的处理能力。这种方法的优雅之处在于，它通过数学上简洁的旋转操作，实现了对位置信息的高效编码和利用，从而提高了NLP模型的性能和理解能力。RoPE的核心思想是使用旋转矩阵来编码单词在句子中的位置，既考虑了绝对位置，也考虑了单词之间的相对位置。RoPE不仅编码了单词的绝对位置，还通过这种旋转机制，使模型能够捕捉到单词之间的相对位置信息。
RoFormer
whaosoft143ai的博客
05-31 558
详细解读RoFormer—带有旋转位置嵌入的增强型transformer在看复旦的moss的代码的时候，碰到了这个“旋转位置编码”rotary position embedding，正好找这个时间把这个的思想来源，主要方法，以及带来的好处，等，学习一下。这是追一科技的苏剑林大神的文章，目前引用量有150左右了。RoFormer：https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/roformer 【huggingface上，已集成了】 whaosoft a
RoformerBERT介绍
qq_40671063的博客
12-07 810
是基于模型改进的一个变种，结合了（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和的优点，旨在更好地处理长期依赖性问题，特别是在自然语言处理（NLP）任务中具有更好的效果。
RoFormer: 增强的Transformer模型与旋转位置嵌入
gitblog_01020的博客
08-13 488
RoFormer: 增强的Transformer模型与旋转位置嵌入 roformerRotary Transformer项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/roformer 项目介绍 RoFormer是由Zhuiyi Technology开发的预训练语言模型，它引入了旋转位置编码（Rotary Positional Encoding, RoPE）这一创...
什么是旋转位置嵌入（RoPE）？
最新发布
m0_56695799的博客
02-14 851
这篇论文提出RoPE技术，利用了旋转矩阵的几何性质来处理位置信息
【论文精读】RoFormer
weixin_44934783的博客
02-10 794
RoFormer
RoFormer：深度学习中的新一代预训练模型
gitblog_00024的博客
04-26 606
RoFormer：深度学习中的新一代预训练模型 roformerRotary Transformer项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/roformer RoFormer，全称为Robustly Optimized BERT Pretraining Approach，是由知乎技术团队开发的一种创新的预训练语言模型。该项目可以在上找到，它在BERT的基础上...
探索语言模型的未来：RoFormer——旋转式Transformer
gitblog_00056的博客
06-22 449
探索语言模型的未来：RoFormer——旋转式Transformer roformer Rotary Transformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/roformer ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

源代码杀手

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值