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ModelTC
[BUG]Qwen模型加载后NTK未生效
@sunxichen qwen 目前没有支持 完整的 动态 ntk 和 logn_att, 所以太长的句子可能性能会有下降。 而且不同模型的 config.json 在描述和使用 ntk 特性的时候，感觉很多都有一些魔改，实在是很难对齐所有实现 。而且这个小模型的长句能力感觉也不能抱太大的期望。
@sunxichen qwen 目前没有支持 完整的 动态 ntk 和 logn_att, 所以太长的句子可能性能会有下降。 而且不同模型的 config.json 在描述和使用 ntk 特性的时候，感觉很多都有一些魔改，实在是很难对齐所有实现 。而且这个小模型的长句能力感觉也不能抱太大的期望。
大佬有计划解决一下Qwen的ntk长度扩展吗？
@xyfZzz 其实实现过一个版本，但是魔改版本太多了，很多模型的 config.json 参数名称也是改来改去的，搞得很无语。下周定制修改一个 Qwen-7B 的版本吧，不过我尝试的效果来看，这种 7b 规模的小模型，其长句能力也就那样吧。
@xyfZzz 其实实现过一个版本，但是魔改版本太多了，很多模型的 config.json 参数名称也是改来改去的，搞得很无语。下周定制修改一个 Qwen-7B 的版本吧，不过我尝试的效果来看，这种 7b 规模的小模型，其长句能力也就那样吧。
不固定的参数是不是可以不使用config里的内容，而是从外部传呢？
@xyfZzz #139 已经在这个PR中定制支持了 8k 长度的qwen7b模型，简单测试了下超过 2k 长度的，还是ok可用的。
太强了，大佬流皮，我过会试试
I should say it might be quite difficult to incorporate our NTK method with continuous batching I guess. Sorry for the inconvenience...
@JustinLin610 Yes，you are right. I have already implemented a version of NTK that can work with continuous batching, but it is not exactly the same as Qwen's. However, the performance is decent.
@xyfZzz #139 已经在这个PR中定制支持了 8k 长度的qwen7b模型，简单测试了下超过 2k 长度的，还是ok可用的。
大佬你好，我看了下你的代码，想问下，当前实现是一个固定非dynamic的ntk实现对么？然后scale的设置相当于是通过配置max_position_embeddings来实现的，相当于max_position_embeddings是固定设置的一个最大外推后长度，然后seq_length相当于模型原生长度，通过max_position_embeddings/seq_length来获取scale，然后计算对应的ntk_alpha。这样子的话，不管输入长短，都基于这个ntk_alpha来获取扩展后的位置编码。这样理解对么？
@xyfZzz 是的，基本上如你述，因为实在没有办法简单的在拼接batch的时候，让不同请求的长短句中保存和使用不同的ntk position_emb（其实也能做，但是代价过高，需要每个请求都保存单独的position_emb, 然后再实现一个专用的kernel来补充一些细节）， 既然长上下文本身能支持，那就统一大家都用长上下文对应的ntk position_emb，实际实验效果也还挺ok的，当然我觉得那个logn乘的特性也很关键。