FlashAttention 与传统的自注意力机制相比,Flash Attention将内存复杂度从O(N²)降低到O(N),这对于处理大规模数据集和大型模型尤为重要。 Flash Attention的算法包括两个主要思想:平铺和重新计算。在平铺过程中,注意力矩阵被划分为更小的块,以优化内存使用和计算效率。在重新计算过程中,利用存储的输出和softmax归一...
众所周知,仅就多轮对话能力而言,开源模型和私有模型部署存在代差。目前绝大多数开源模型的上下文都只有2k,而GPT-3.5已经升级到了16k,GPT-4目前支持8K,Claude的特殊版本极限可以支持100k。ChatGLM3-6B的上下文直接提升到了32k,达到了私有模型水平。从2k扩展到32k,ChatGLM3主要是应用了一种叫做 FlashAttention ...
更长的上下文:基于 FlashAttention 技术,将基座模型的上下文长度(Context Length)由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K,并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练,允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限,会在后续迭代升级中着重进行优化。 更高效的推理:基于 Multi-Query Attention...
从2k扩展到32k,ChatGLM3主要是应用了一种叫做 FlashAttention 的技术。关于FlashAttention,“FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness”一文介绍,其实长文本能力的难点在于需要增加序列长度,注意力层是主要瓶颈,因为它的运行时间和内存会随序列长度的增加呈二次(平方)增加。 其实也...
其实也就可以理解为一个人的阅读文本越长,注意力越不集中,耗费的精力越多,FlashAttention是从精力方面下手,利用GPU非匀称的存储器层次结构,实现了显著的内存节省(从平方增加转为线性增加)和计算加速(提速2-4倍),而且计算结果保持一致。也就是说同样的文本,因为个人精力的提升,阅读速度变得更快了。
以第一阶段 128K 上下文窗口为例,每个训练样本可能由多个不同长度的独立文本组成,这些文本在 Attention 计算过程中互不干扰(采用基于Flash Attention的 Varlen 实现)。这种 Attention 分隔对于激活模型处理长文本的能力至关重要。与直接应用 128K 全注意力相比,它有效避免了建立许多无效的长距离依赖关系。
此外,类似于Llama3的预训练阶段,我们实施了带有 Attention 分隔的 Packing 训练策略。以第一阶段 128K 上下文窗口为例,每个训练样本可能由多个不同长度的独立文本组成,这些文本在 Attention 计算过程中互不干扰(采用基于Flash Attention的 Varlen 实现)。这种 Attention 分隔对于激活模型处理长文本的能力至关重要。与直接...
FlashAttention团队最近推出了一项名为Flash-Decoding的新方法,旨在加速大型Transformer架构的推理过程,特别是在处理长上下文LLM模型时。这项方法已经通过了64k长度的CodeLlama-34B的验证得到了PyTorch官方的认可。这个新方法的推出为深度学习领域带来了更多的创新和性能提升。 LLM 1年前 三星等减产威力巨大!NAND Flash涨幅...
2.2 改动二:Flash Attention 2.3 改动三:Multi-Query Attention 3. Fine-tuning与测试 3.1 P-tuning 3.2 一些测试 先总结一下ChatGLM2-6B相对于ChatGLM1-6B(GLM)的重要改进点: 使用了Flash Attention将Context Length由ChatGLM的2k扩展到了32k 使用Multi-Query Attention大幅提高了模型的推理速度 使用了混合目标函...
本次ChatGLM2-6B上下文从2k扩展到了32k主要是应用了一种叫做 FlashAttention 的技术。flash-attention是一种快速、高效、可扩展的注意力机制,它利用了一种称为哈希感知(hash-aware)的技术,可以根据它们的相似性将输入序列中的元素分配到不同的桶(bucket)中。这样,模型只需要计算桶内元素之间的注意力权重,而...