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[mygptrnn.git] / mygpt.py
index 33c6fee..5754d55 100755 (executable)
--- a/mygpt.py
+++ b/mygpt.py
@@ -441,6 +441,11 @@ class KVRec(nn.Module):
 ##############################
 
 
+# Returns a tensor with an additional index at rank win_dim, that move
+# along the same dimension as dim, on a domain {0...win_size-1}, and
+# dim is restricted on a domain reduced by win_size-1 values.
+
+
 def moving_window(x, dim, win_dim, win_size):
     size, stride = x.size(), x.stride()
     size = size[:dim] + (size[dim] - win_size + 1,) + size[dim + 1 :]
@@ -452,6 +457,87 @@ def moving_window(x, dim, win_dim, win_size):
 
 ##############################
 
+# This is one order of magnitude more complicated than I expected, not
+# elegant, slow, hopefully not buggy
+
+
+def flash_back_time_src(N, H, t0, t1, CL, CH, proba, device):
+    # starting flash backs
+    fb_start = (torch.rand(N, CH, t1 - t0, device=device) <= proba).long()
+    fb_start[:, :, -CL:] = 0
+    fb_start[:, :, :CL] = 0
+
+    # Remove series longer than CL
+    fb_body = fb_start.clone()
+    fb_body[:, :, CL + 1 :] -= fb_start[:, :, : -(CL + 1)]
+    fb_body = fb_body.cumsum(dim=2)
+    fb_start = fb_start * (fb_body == 1)
+
+    # Set a origin source time (starting time of the chunck to copy
+    # here) We set it as the current time minus a multiple of CL to be
+    # consistent with the "rolling" caterpillar
+    t = torch.arange(fb_start.size(2), device=fb_start.device)[None, None, :]
+    src_time = fb_start * (
+        t
+        - CL
+        * (
+            1
+            + (
+                torch.rand(fb_start.size(), device=fb_start.device) * (t // CL - 1)
+            ).long()
+        )
+    )
+    src_time[:, :, CL:] -= src_time.clone()[:, :, :-CL]
+    src_time = src_time.cumsum(dim=2)
+
+    src_head = fb_start * torch.randint(H, fb_start.size(), device=fb_start.device)
+    src_head[:, :, CL:] -= src_head.clone()[:, :, :-CL]
+    src_head = src_head.cumsum(dim=2)
+
+    # combine
+    src_delta = fb_start.clone()
+    src_delta[:, :, CL:] -= fb_start[:, :, :-CL]
+    src_delta = src_delta.cumsum(dim=2)
+    src_delta[:, :, CL:] -= CL * fb_start[:, :, :-CL]
+    src_time += src_delta.cumsum(dim=2) - 1
+
+    return src_time, src_head
+
+
+def insert_flash_back(rec_V, V, rec_K, K, t0, t1, CL, proba):
+    N, H, CH = V.size(0), V.size(1), rec_V.size(1)
+
+    fbt, fbh = flash_back_time_src(N, H, t0, t1, CL, CH, proba, rec_V.device)
+
+    fbt_V = fbt[:, :, :, None].expand_as(rec_V[:, :, t0:t1])
+    fbh_V = fbh[:, :, :, None].expand_as(rec_V[:, :, t0:t1])
+    t = fbt_V.clamp(min=0)
+    n = torch.arange(V.size(0), device=V.device)[:, None, None, None].expand_as(
+        rec_V[:, :, t0:t1]
+    )
+    d = torch.arange(V.size(3), device=V.device)[None, None, None, :].expand_as(
+        rec_V[:, :, t0:t1]
+    )
+    q = V[:, :, t0:t1][n, fbh_V, t, d]
+    rec_V[:, :, t0:t1] = q * (fbt_V >= 0) + rec_V[:, :, t0:t1] * (fbt_V < 0)
+
+    fbt_K = fbt[:, :, :, None].expand_as(rec_K[:, :, t0:t1])
+    fbh_K = fbh[:, :, :, None].expand_as(rec_K[:, :, t0:t1])
+    t = fbt_K.clamp(min=0)
+    n = torch.arange(K.size(0), device=K.device)[:, None, None, None].expand_as(
+        rec_K[:, :, t0:t1]
+    )
+    d = torch.arange(K.size(3), device=K.device)[None, None, None, :].expand_as(
+        rec_K[:, :, t0:t1]
+    )
+    q = K[:, :, t0:t1][n, fbh_K, t, d]
+    rec_K[:, :, t0:t1] = q * (fbt_K >= 0) + rec_K[:, :, t0:t1] * (fbt_K < 0)
+
+    # print("SANITY", (fbt_K >=0).float().sum()/fbt_K.numel())
+
+
+######################################################################
+
 
 class Caterpillar(nn.Module):
     def __init__(
@@ -476,6 +562,9 @@ class Caterpillar(nn.Module):
         self.caterpillar_height = caterpillar_height
         self.attention_dropout = attention_dropout
 
+        warnings.warn("flash back", RuntimeWarning)
+        self.proba_flashback = 0.1
+
         self.w_G = randw(nb_heads, caterpillar_height, dim_model)
         self.b_G = nn.Parameter(
             torch.full(
@@ -507,9 +596,10 @@ class Caterpillar(nn.Module):
 
         N = bs.x.size(0)
         T = bs.x.size(1)
+        H = self.w_V.size(0)
         DV = self.w_V.size(1)
         DK = self.w_K.size(1)
-        Dout = self.w_O.size(1)
+        DM = self.w_O.size(1)
         CH = self.caterpillar_height
         CL = self.caterpillar_length
 
@@ -517,6 +607,8 @@ class Caterpillar(nn.Module):
             t0 >= CL and (t1 - t0) % CL == 0
         ), f"bs.first should be greater than caterpillar_length, and bs.nb should be a multiple of caterpillar_length"
 
+        # We cache values to deal efficiently with auto-regression
+
         if bs.init_cache:
             self.rec_V = X.new_zeros(N, CH, T, DV)
             self.rec_K = X.new_zeros(N, CH, T, DK)
@@ -525,7 +617,7 @@ class Caterpillar(nn.Module):
             self.rec_V[:, :, t0 - CL : t0] = self.init_V_rec[None, :, :, :]
             self.rec_K[:, :, t0 - CL : t0] = self.init_K_rec[None, :, :, :]
 
-            self.cache_Y = X.new_zeros(N, T, Dout)
+            self.cache_Y = X.new_zeros(N, T, DM)
 
         ######################################################################
         # Compute the recurrent state
@@ -533,13 +625,16 @@ class Caterpillar(nn.Module):
         # This is the Gating sequence that modulates the storing of
         # the new key and value in the CH pairs of the current
         # stack. The CH gating values are independent, which means
-        # that the current K/V could be stored in all the pairs of the
+        # that the current K/V could be stored in multiple pairs of the
         # recurrent state, or not at all.
 
         G = (
             torch.einsum("ntc,hec->nhet", X, self.w_G) + self.b_G[None, :, :, None]
         ).sigmoid()
 
+        # That bas a bad idea
+        # G = F.dropout(G, self.attention_dropout, self.training)
+
         V = torch.einsum("ntc,hdc->nhtd", X, self.w_V)
         K = torch.einsum("ntc,hdc->nhtd", X, self.w_K)
 
@@ -556,7 +651,7 @@ class Caterpillar(nn.Module):
         # by updating that at time t-L, the parallel scan operates
         # with a period of L. To do so we split the time indexing in
         # two axes, the second of size CL, and run the parallel scan
-        # using the other alone as the sequence index.
+        # using the other as the sequence index.
 
         A = A.unflatten(2, (-1, CL))
         gated_V = gated_V.unflatten(2, (-1, CL))
@@ -570,6 +665,38 @@ class Caterpillar(nn.Module):
         self.rec_V[:, :, t0:t1] = next_V.flatten(2, 3)
         self.rec_K[:, :, t0:t1] = next_K.flatten(2, 3)
 
+        if self.training and self.proba_flashback:
+            insert_flash_back(
+                self.rec_V,
+                V,
+                self.rec_K,
+                K,
+                t0,
+                t1,
+                CL,
+                proba=self.proba_flashback / CL,
+            )
+
+            # n = torch.arange(N, device=X.device)[:, None, None, None]
+            # t = torch.arange(t0, t1, device=X.device)[None, None, :, None]
+            # dv = torch.arange(DV)[None, None, None, :]
+            # dk = torch.arange(DK)[None, None, None, :]
+
+            # u = (
+            # torch.rand(N, CH, t1 - t0, 1, device=X.device).mul(t).long() // CL
+            # ) * CL
+
+            # src_time = t - u - t0
+            # src_head = torch.randint(H, (N, CH, t1 - t0, 1), device=X.device)
+
+            # mk = (
+            # torch.rand(self.rec_V[:, :, t0:t1].size()) <= self.proba_flashback
+            # ).long()
+            # self.rec_V[:, :, t0:t1] = V[n, src_head, src_time, dv]
+            # self.rec_K[:, :, t0:t1] = K[n, src_head, src_time, dk]
+
+        exit(0)
+
         ######################################################################
         # compute the readout