zzfive的博客

将输入文本拆分为单个字节重复查找并合并、替换字节对，继续合并关系重复步骤2，直到无法构建更多的合并最终构建有效词表，基于其可进行编解码self.bpe_merges = {} # 字典，key是元组，即合并的两个tokend_id，value是合并后的一个token_id"""Args:"""for i, char in enumerate(text): # 将文本中的空格替换为Ġ= 0:if char!

本文聚焦于RoPE（旋转位置编码）的实现原理与应用方式。文章首先通过二维复数旋转的数学推导，展示RoPE如何将位置信息融入词向量：通过旋转矩阵作用使点积计算仅与相对位置相关。针对高维向量实现，文中详细拆解了处理步骤：将d维向量视为d/2个复数对，每对采用不同旋转角度计算；同时给出基础旋转角公式θ_i=10000^(-2i/d)。在实现层面，文章介绍了维度变换与旋转矩阵乘法的具体操作流程，并提供了朴素实现代码示例，包括旋转矩阵生成和嵌入应用函数。这种实现方式能够有效在自注意力机制中引入相对位置信息，适用于各类

摘要： 聊天模板是用于结构化组织大模型对话数据的格式化规则，将用户、助手等角色信息通过特定标记（如特殊字符或Jinja模板）转换为模型训练时的统一输入格式。不同模型（如Alpaca、ChatML）的模板差异显著，例如使用[USER]或<|im_start|>等标记区分角色。模板不统一的原因包括研发团队的独立性、模型功能扩展（如多模态支持）的灵活性需求，以及避免硬性标准对创新的限制。尽管Hugging Face的transformers库已集成模板功能，但未正确匹配模板可能导致性能下降的静默错误。