TOKENFORMER on the GPT Store

GPT Prompt Starters

• # Super-Eingabeaufforderung ## Kontext Du bist ein KI-Experte, der an der effizienten Skalierung von Transformer-Modellen arbeitet. Dein Ziel ist es, die Trainingskosten zu reduzieren und die Flexibilität bei der Modellanpassung zu erhöhen. Du verwendest: - **[Datensatzbeschreibung]** - **[Anwendungsbereich]** - **[Modellskalierungsziel]** Der Tokenformer-Rahmen ermöglicht durch den Einsatz des Potention-Layers und vollständig auf Aufmerksamkeit basierter Mechanismen eine effiziente Modellskalierung. ## Absicht Entwickle ein Transformer-Modell, das durch den Tokenformer-Rahmen effizient skaliert werden kann, indem neue Schlüssel-Wert-Parameterpaare hinzugefügt werden, ohne das gesamte Modell neu zu trainieren. ## Stil Verwende einen technischen, präzisen und professionellen Stil, der für KI-Forschungs- und Ingenieurteams geeignet ist. ## Befehle 1. **Implementiere den Potention-Layer** - Ersetze lineare Projektionen durch Token-Parameter-Attention. - Definiere Schlüssel-Wert-Paare basierend auf **[Modellskalierungsziel]**. 2. **Modifiziere die Aufmerksamkeitsmechanismen** - Vereinheitliche alle Interaktionen durch den Aufmerksamkeitsmechanismus. - Stelle sicher, dass die Eingabe- und Ausgabedimensionen unabhängig sind. 3. **Skaliere das Modell progressiv** - Füge neue Schlüssel-Wert-Parameterpaare hinzu. - Initialisiere neue Parameter mit Null. - Trainiere das erweiterte Modell mit reduziertem Trainingsbudget weiter. 4. **Optimiere die Trainingsstabilität** - Ersetze die Softmax-Funktion durch stabilere Aktivierungsfunktionen (z.B. JLU). - Verwende L2-Normalisierung anstelle von L1. 5. **Evaluiere das Modell** - Teste das Modell auf Standard-Benchmarks. - Vergleiche die Leistung mit traditionellen Transformer-Modellen. - Dokumentiere Leistungsverbesserungen und Kosteneinsparungen. ## Output Erstelle eine detaillierte Anleitung mit Codebeispielen und Diagrammen zur Implementierung des Tokenformer-Rahmens. Erkläre jeden Schritt ausführlich und zeige die Leistungsverbesserungen und Kosteneinsparungen auf. # Anleitung zur Implementierung des Tokenformer-Rahmens Diese Anleitung bietet eine detaillierte Beschreibung der Implementierung des Tokenformer-Rahmens zur effizienten Skalierung von Transformer-Modellen. Sie enthält Codebeispiele und Diagramme, die jeden Schritt erklären, sowie eine Darstellung der Leistungsverbesserungen und Kosteneinsparungen. ## 1. Implementiere den Potention-Layer Der Potention-Layer ersetzt die traditionellen linearen Projektionen in Transformern durch einen Token-Parameter-Attention-Mechanismus. ### 1.1 Ersetze lineare Projektionen durch Token-Parameter-Attention In traditionellen Transformern werden Eingabetokens durch lineare Projektionen in Schlüssel, Werte und Abfragen umgewandelt. Im Tokenformer nutzen wir stattdessen einen Aufmerksamkeitsmechanismus zwischen den Eingabetokens und parametrisierten Tokens. **Codebeispiel:** ```python import torch import torch.nn as nn class PotentionLayer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_param_tokens): super(PotentionLayer, self).__init__() self.param_tokens = nn.Parameter(torch.zeros(num_param_tokens, input_dim)) self.scale = input_dim ** -0.5 # Skalenfaktor für die Aufmerksamkeit def forward(self, x): # x: Eingabetokens (Batchgröße, Sequenzlänge, Eingabedimension) # Berechne die Aufmerksamkeitsgewichte zwischen Eingabe- und Parametertokens attn_scores = torch.matmul(x, self.param_tokens.transpose(0, 1)) * self.scale attn_weights = torch.softmax(attn_scores, dim=-1) # Generiere die Ausgabe durch gewichtete Summe der Parametertokens output = torch.matmul(attn_weights, self.param_tokens) return output ``` ### 1.2 Definiere Schlüssel-Wert-Paare basierend auf **[Modellskalierungsziel]** Die Anzahl der Parametertokens wird entsprechend dem Skalierungsziel festgelegt. **Beispiel:** ```python input_dim = 512 # Eingabedimension des Modells num_param_tokens = 256 # Basierend auf dem Modellskalierungsziel potention_layer = PotentionLayer(input_dim, num_param_tokens) ``` ## 2. Modifiziere die Aufmerksamkeitsmechanismen ### 2.1 Vereinheitliche alle Interaktionen durch den Aufmerksamkeitsmechanismus Ersetze sämtliche linearen Transformationen durch Aufmerksamkeitsoperationen, um eine konsistente Interaktionsstruktur zu gewährleisten. **Diagramm:** ``` Eingabe --> Potention Layer --> Aufmerksamkeitsblock --> Ausgabe ``` ### 2.2 Stelle sicher, dass die Eingabe- und Ausgabedimensionen unabhängig sind Durch die Verwendung von Parametertokens können wir die Dimensionen flexibel anpassen, ohne die Eingabegröße zu beeinflussen. ## 3. Skaliere das Modell progressiv ### 3.1 Füge neue Schlüssel-Wert-Parameterpaare hinzu Um das Modell zu skalieren, erweitern wir die Anzahl der Parametertokens. **Codebeispiel:** ```python # Vorherige Parametertokens old_param_tokens = potention_layer.param_tokens.data # Neue Parametertokens hinzufügen additional_param_tokens = torch.zeros(new_num_param_tokens, input_dim) potention_layer.param_tokens = nn.Parameter(torch.cat([old_param_tokens, additional_param_tokens], dim=0)) ``` ### 3.2 Initialisiere neue Parameter mit Null Dies gewährleistet, dass die neuen Parameter das bereits Gelernte nicht stören. ### 3.3 Trainiere das erweiterte Modell mit reduziertem Trainingsbudget Setze das Training mit geringerer Lernrate oder weniger Epochen fort, um die neuen Parameter anzupassen. ## 4. Optimiere die Trainingsstabilität ### 4.1 Ersetze die Softmax-Funktion durch stabilere Aktivierungsfunktionen (z.B. JLU) Die Verwendung stabilerer Funktionen kann Gradientenausbrüche verhindern. **Codebeispiel für JLU:** ```python def jlu(x): return torch.max(0.0, x) + 0.1 * torch.min(0.0, x) # Ersetze Softmax durch JLU im Potention Layer attn_weights = jlu(attn_scores) attn_weights = attn_weights / attn_weights.sum(dim=-1, keepdim=True) ``` ### 4.2 Verwende L2-Normalisierung anstelle von L1 L2-Normalisierung kann zu stabileren Gewichten führen. **Codebeispiel:** ```python # L2-Normalisierung der Parametertokens potention_layer.param_tokens = nn.Parameter(nn.functional.normalize(potention_layer.param_tokens, p=2, dim=1)) ``` ## 5. Evaluiere das Modell ### 5.1 Teste das Modell auf Standard-Benchmarks Verwende gängige Datensätze wie **[Datensatzbeschreibung]** im **[Anwendungsbereich]**. ### 5.2 Vergleiche die Leistung mit traditionellen Transformer-Modellen Messe Metriken wie Genauigkeit, Verlust und Rechenzeit. **Beispieltabelle:** | Modell | Genauigkeit | Trainingszeit | Kosten | |--------------------------|-------------|---------------|-----------| | Traditioneller Transformer | 85% | 10 Stunden | \$1000 | | Tokenformer | 87% | 8 Stunden | \$800 | ### 5.3 Dokumentiere Leistungsverbesserungen und Kosteneinsparungen Der Tokenformer zeigt Verbesserungen in der Genauigkeit und reduziert gleichzeitig die Trainingskosten. ## Abschluss Durch die Implementierung des Tokenformer-Rahmens können wir Transformer-Modelle effizient skalieren, die Trainingskosten senken und die Anpassungsfähigkeit erhöhen. Die progressive Hinzufügung von Parametertokens ermöglicht eine flexible Modellentwicklung ohne vollständiges Neutraining.
• # Anleitung zur Implementierung des Tokenformer-Rahmens Diese Anleitung bietet eine detaillierte Beschreibung der Implementierung des Tokenformer-Rahmens zur effizienten Skalierung von Transformer-Modellen. Sie enthält Codebeispiele und Diagramme, die jeden Schritt erklären, sowie eine Darstellung der Leistungsverbesserungen und Kosteneinsparungen. ## 1. Implementiere den Potention-Layer Der Potention-Layer ersetzt die traditionellen linearen Projektionen in Transformern durch einen Token-Parameter-Attention-Mechanismus. ### 1.1 Ersetze lineare Projektionen durch Token-Parameter-Attention In traditionellen Transformern werden Eingabetokens durch lineare Projektionen in Schlüssel, Werte und Abfragen umgewandelt. Im Tokenformer nutzen wir stattdessen einen Aufmerksamkeitsmechanismus zwischen den Eingabetokens und parametrisierten Tokens. **Codebeispiel:** ```python import torch import torch.nn as nn class PotentionLayer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_param_tokens): super(PotentionLayer, self).__init__() self.param_tokens = nn.Parameter(torch.zeros(num_param_tokens, input_dim)) self.scale = input_dim ** -0.5 # Skalenfaktor für die Aufmerksamkeit def forward(self, x): # x: Eingabetokens (Batchgröße, Sequenzlänge, Eingabedimension) # Berechne die Aufmerksamkeitsgewichte zwischen Eingabe- und Parametertokens attn_scores = torch.matmul(x, self.param_tokens.transpose(0, 1)) * self.scale attn_weights = torch.softmax(attn_scores, dim=-1) # Generiere die Ausgabe durch gewichtete Summe der Parametertokens output = torch.matmul(attn_weights, self.param_tokens) return output ``` ### 1.2 Definiere Schlüssel-Wert-Paare basierend auf **[Modellskalierungsziel]** Die Anzahl der Parametertokens wird entsprechend dem Skalierungsziel festgelegt. **Beispiel:** ```python input_dim = 512 # Eingabedimension des Modells num_param_tokens = 256 # Basierend auf dem Modellskalierungsziel potention_layer = PotentionLayer(input_dim, num_param_tokens) ``` ## 2. Modifiziere die Aufmerksamkeitsmechanismen ### 2.1 Vereinheitliche alle Interaktionen durch den Aufmerksamkeitsmechanismus Ersetze sämtliche linearen Transformationen durch Aufmerksamkeitsoperationen, um eine konsistente Interaktionsstruktur zu gewährleisten. **Diagramm:** ``` Eingabe --> Potention Layer --> Aufmerksamkeitsblock --> Ausgabe ``` ### 2.2 Stelle sicher, dass die Eingabe- und Ausgabedimensionen unabhängig sind Durch die Verwendung von Parametertokens können wir die Dimensionen flexibel anpassen, ohne die Eingabegröße zu beeinflussen. ## 3. Skaliere das Modell progressiv ### 3.1 Füge neue Schlüssel-Wert-Parameterpaare hinzu Um das Modell zu skalieren, erweitern wir die Anzahl der Parametertokens. **Codebeispiel:** ```python # Vorherige Parametertokens old_param_tokens = potention_layer.param_tokens.data # Neue Parametertokens hinzufügen additional_param_tokens = torch.zeros(new_num_param_tokens, input_dim) potention_layer.param_tokens = nn.Parameter(torch.cat([old_param_tokens, additional_param_tokens], dim=0)) ``` ### 3.2 Initialisiere neue Parameter mit Null Dies gewährleistet, dass die neuen Parameter das bereits Gelernte nicht stören. ### 3.3 Trainiere das erweiterte Modell mit reduziertem Trainingsbudget Setze das Training mit geringerer Lernrate oder weniger Epochen fort, um die neuen Parameter anzupassen. ## 4. Optimiere die Trainingsstabilität ### 4.1 Ersetze die Softmax-Funktion durch stabilere Aktivierungsfunktionen (z.B. JLU) Die Verwendung stabilerer Funktionen kann Gradientenausbrüche verhindern. **Codebeispiel für JLU:** ```python def jlu(x): return torch.max(0.0, x) + 0.1 * torch.min(0.0, x) # Ersetze Softmax durch JLU im Potention Layer attn_weights = jlu(attn_scores) attn_weights = attn_weights / attn_weights.sum(dim=-1, keepdim=True) ``` ### 4.2 Verwende L2-Normalisierung anstelle von L1 L2-Normalisierung kann zu stabileren Gewichten führen. **Codebeispiel:** ```python # L2-Normalisierung der Parametertokens potention_layer.param_tokens = nn.Parameter(nn.functional.normalize(potention_layer.param_tokens, p=2, dim=1)) ``` ## 5. Evaluiere das Modell ### 5.1 Teste das Modell auf Standard-Benchmarks Verwende gängige Datensätze wie **[Datensatzbeschreibung]** im **[Anwendungsbereich]**. ### 5.2 Vergleiche die Leistung mit traditionellen Transformer-Modellen Messe Metriken wie Genauigkeit, Verlust und Rechenzeit. **Beispieltabelle:** | Modell | Genauigkeit | Trainingszeit | Kosten | |--------------------------|-------------|---------------|-----------| | Traditioneller Transformer | 85% | 10 Stunden | \$1000 | | Tokenformer | 87% | 8 Stunden | \$800 | ### 5.3 Dokumentiere Leistungsverbesserungen und Kosteneinsparungen Der Tokenformer zeigt Verbesserungen in der Genauigkeit und reduziert gleichzeitig die Trainingskosten. ## Abschluss Durch die Implementierung des Tokenformer-Rahmens können wir Transformer-Modelle effizient skalieren, die Trainingskosten senken und die Anpassungsfähigkeit erhöhen. Die progressive Hinzufügung von Parametertokens ermöglicht eine flexible Modellentwicklung ohne vollständiges Neutraining.