开源项目 `attention_with_linear_biases` 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

attention_with_linear_biases/
├── LICENSE
├── README.md
├── attention_with_linear_biases
│   ├── __init__.py
│   ├── alibi_attention.py
│   ├── alibi_utils.py
│   └── tests
│       ├── __init__.py
│       └── test_alibi_attention.py
└── setup.py

• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• attention_with_linear_biases: 项目主目录，包含核心代码和测试代码。
  • init.py: 初始化文件，使目录成为一个Python包。
  • alibi_attention.py: 实现线性偏置注意力机制的核心代码。
  • alibi_utils.py: 辅助工具函数。
  • tests: 测试代码目录。
    • init.py: 初始化文件，使目录成为一个Python包。
    • test_alibi_attention.py: 针对 alibi_attention.py 的测试代码。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 alibi_attention.py，其中定义了实现线性偏置注意力机制的主要类和函数。以下是该文件的主要内容：

from torch import nn
import torch

class AlibiAttention(nn.Module):
    def __init__(self, num_heads, head_dim):
        super(AlibiAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = head_dim
        self.scale = head_dim ** -0.5

    def forward(self, query, key, value):
        # 实现线性偏置注意力机制的逻辑
        pass

# 其他辅助函数和类

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但可以通过修改 alibi_attention.py 中的参数来调整模型的行为。例如，可以通过修改 num_heads 和 head_dim 来改变注意力头的数量和每个头的维度。

class AlibiAttention(nn.Module):
    def __init__(self, num_heads=8, head_dim=64):
        super(AlibiAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = head_dim
        self.scale = head_dim ** -0.5

    def forward(self, query, key, value):
        # 实现线性偏置注意力机制的逻辑
        pass

通过调整这些参数，可以灵活地配置模型的行为。