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2024-08-13 13:47:55
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AIbase
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GPU优化新突破!“树注意力”让500万长文本推理提速8倍
Transformer架构作为人工智能领域的明星,以自注意力机制为核心,引领了自然语言处理的革新。然而,处理长上下文时,自注意力计算的资源消耗成为瓶颈。为解决这一问题,研究人员提出Tree Attention方法,通过树状归约分解计算任务,提高效率。此方法不仅减少了通信量和内存使用,且在多GPU环境下比现有方法快8倍。Tree Attention的提出不仅优化了长文本处理,还为Transformer模型的内部机制提供了新的理解视角,预示着在AI研究和应用中具有广泛潜力。
2024-07-24 09:40:45
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AIbase
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苹果研究团队出品!LazyLLM:提高LLM长文本推理效率
苹果与Meta AI联袂推出新技术"LazyLLM",旨在提升大型语言模型在长文本推理效率。现代变换器架构在处理长提示时面临速度慢问题,尤其线性增长的计算复杂度。针对此,LazyLLM采用动态选择重要token的策略,减速算量,同时保持模型准确性。其高效机制包括对之前层注意力分数的评估,动态削减计算成本,动态恢复被剪枝的token,并借助Aux Cache机制存储隐含状态以提升恢复效率。LazyLLM技术与任何基于变换器的模型兼容,实施过程无需模型重新训练,适用于多种语言任务,显著提升推理速度,TTFT速度最多提升4.77倍,且准确率几乎与原版持平。此突破性技术在问答、摘要生成及代码补全等任务中实现了高效快速的处理,采纳动态剪枝与逐层分析策略,其优势明显。请您阅读全文获取详情:https://arxiv.org/abs/2407.14057