【已解決】 為什么現在的llm大模型主要都是用RoPE位置編碼而非其他？
我主要的疑問是，RoPE之后有不少位置編碼的論文，每個論文的實驗結論都是比RoPE強，那為什么工業界LLM沒有往新方法上去開展工作呢？
比如這些吧，究竟是這些論文作者瞎扯，還是工業界被BLOOM的 ALIBI 失敗教訓給嚇唬到了，以至于不敢再輕易去幾百萬美刀的模型訓練上嘗試其他方法了？
1、ALIBI https://arxiv.org/pdf/2108.12409，實驗效果強于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 ...
最佳答案 2025-01-14 00:00
在選擇位置編碼方法時，工業界和學術界可能有不同的考量因素。雖然許多新方法在特定實驗中顯示出優于RoPE的位置編碼性能，但工業界在采用這些新方法時可能會考慮以下幾個因素：
成熟度和穩定性：RoPE已經在多個大規模模型中被成功應用，證明了其穩定性和有效性。新方法可能在某些實驗中表現更好，但在大規模應用中可能還未經過充分驗證。
兼容性和易用性：RoPE與現有的模型架構和訓練流程具有良好的兼容性，使用起來相對簡單。新方法可能需要對模型架構或訓練流程進行調整，從而增加復雜性。
成本和風險：大規模模型的訓練成本非常高，嘗試新方法可能帶來不確定的風險。工業界通常更傾向于使用經過驗證的方法，以避免潛在的失敗風險。
實驗結果的普適性：新方法的實驗結果可能在特定數據集或任務上表現優異，但未必在所有情況下都優于RoPE。工業界需要考慮方法的普適性和廣泛適用性。
社區和生態系統的支持：RoPE已經獲得了廣泛的社區支持和豐富的工具鏈，這使得使用和優化更加方便。新方法可能暫時缺乏這樣的支持。
總之，雖然新方法可能在一些實驗中表現更好，但在實際應用中，工業界需要綜合考慮穩定性、兼容性、成本、風險以及社區支持等多方面因素。這些因素可能導致RoPE在實際應用中仍然是一個較為保守和穩妥的選擇。
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