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设计位置编码Gall 定律一个有效的复杂系统通常是从一个有效的简单系统演化而来的 —— John Gall本文将带你一步步探究 Transformer 模型中先进的位置编码技术。我们将通过迭代改进编码位置的方法，最终得出旋转位置编码 (Rotary Postional Encoding, RoPE)，这也是最新发布的 LLama 3.2 和大多数现代 transformer 模型所采用的方法。本文旨在尽量减少所需的数学知识，但理解一些基本的线性代数、三角学和自注意力机制是有帮助的。

【AI换脸整合包及教程】AI换脸技术新贵：Rope换脸工具全面解析随着人工智能技术的快速发展，AI换脸技术逐渐走入大众视野，成为一种既有趣又实用的技术。从早期的DeepFace到后来的Faceswap，再到如今的Rope，每一次技术的革新都带来了更高效、更自然的换脸体验。Rope作为当前市场上最炙手可热的AI换脸软件之一，以其强大的功能、简洁的操作界面以及广泛的适用性赢得了众多用户的青睐。本文将对Rope进行全面解析，带你深入了解这款强大的AI换脸工具。

【多模态大模型】LLaMA in arXiv 2023论文： LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 作者： Meta AI 代码： LLaMA 特点：该方法在Transformer的基础上增加了Pre-normalization (RMSNorm)、SwiGLU activation function (SwiGLU)、Rotary Embeddings (RoPE)、FlashAttention。

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Llama改进之——RoPE旋转位置编码旋转位置编码(Rotary Position Embedding, RoPE)将绝对相对位置依赖纳入自注意力机制中，以增强Transformer架构的性能。目前很火的大模型LLaMA、QWen等都应用了旋转位置编码。

大语言模型中常用的旋转位置编码RoPE详解：为什么它比绝对或相对位置编码更好?自 2017 年发表“ Attention Is All You Need ”论文以来，Transformer 架构一直是自然语言处理 (NLP) 领域的基石。它的设计多年来基本没有变化，随着旋转位置编码 (RoPE) 的引入，2022年标志着该领域的重大发展。

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