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【已解决】 为什么现在的llm大模型主要都是用RoPE位置编码而非其他?

我主要的疑问是,RoPE之后有不少位置编码的论文,每个论文的实验结论都是比RoPE强,那为什么工业界LLM没有往新方法上去开展工作呢?


比如这些吧,究竟是这些论文作者瞎扯,还是工业界被BLOOM的 ALIBI 失败教训给吓唬到了,以至于不敢再轻易去几百万美刀的模型训练上尝试其他方法了?


1、ALIBI https://arxiv.org/pdf/2108.12409,实验效果强于RoPE

2、NoPE https://arxiv.org/pdf/2305.19466, 效果 > ALIBI > RoPE

3、KERPLE https://arxiv.org/pdf/2205.09921,效果 > NoPE > ALIBI ≥ RoPE

4、FIRE https://arxiv.org/pdf/2310.04418,效果 > KERPLE > NoPE > ALIBI ≥ RoPE

5、DAPE https://arxiv.org/pdf/2405.14722,效果 > FIRE ...

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最佳答案 2025-01-14 00:00

在选择位置编码方法时,工业界和学术界可能有不同的考量因素。虽然许多新方法在特定实验中显示出优于RoPE的位置编码性能,但工业界在采用这些新方法时可能会考虑以下几个因素:

  1. 成熟度和稳定性:RoPE已经在多个大规模模型中被成功应用,证明了其稳定性和有效性。新方法可能在某些实验中表现更好,但在大规模应用中可能还未经过充分验证。

  2. 兼容性和易用性:RoPE与现有的模型架构和训练流程具有良好的兼容性,使用起来相对简单。新方法可能需要对模型架构或训练流程进行调整,从而增加复杂性。

  3. 成本和风险:大规模模型的训练成本非常高,尝试新方法可能带来不确定的风险。工业界通常更倾向于使用经过验证的方法,以避免潜在的失败风险。

  4. 实验结果的普适性:新方法的实验结果可能在特定数据集或任务上表现优异,但未必在所有情况下都优于RoPE。工业界需要考虑方法的普适性和广泛适用性。

  5. 社区和生态系统的支持:RoPE已经获得了广泛的社区支持和丰富的工具链,这使得使用和优化更加方便。新方法可能暂时缺乏这样的支持。

总之,虽然新方法可能在一些实验中表现更好,但在实际应用中,工业界需要综合考虑稳定性、兼容性、成本、风险以及社区支持等多方面因素。这些因素可能导致RoPE在实际应用中仍然是一个较为保守和稳妥的选择。

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  • 匿名 提出于 2025-01-11 20:46

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