Линейное Параллельное Внимание Последовательности (LASP): Эффективный Метод Машинного Обучения, Адаптированный к Линейным Моделям Внимания
Практические Решения и Значение
Линейные модели внимания становятся популярными благодаря своей быстрой скорости обработки и сопоставимой производительности с Softmax трансформерами. Однако большой размер и длинные последовательности больших языковых моделей (LLM) нагружают современное оборудование GPU. LASP оптимизирует параллелизм последовательности в линейных трансформерах, улучшая эффективность параллелизма и удобство использования. Он использует точка-точка (P2P) коммуникацию для эффективного обмена состояниями между GPU и достигает значительного увеличения пропускной способности, превосходя другие методы в пропускной способности на длинных последовательностях.
Основные преимущества LASP включают:
— Новая стратегия SP, адаптированная к линейному вниманию, позволяющая линейным моделям внимания масштабироваться для длинных последовательностей без ограничения одним GPU.
— Независимая от длины последовательности коммуникационная нагрузка, обеспечивающая, что обмен промежуточными состояниями линейного внимания не зависит от длины последовательности.
— Дружественная к GPU реализация, оптимизированная для эффективного выполнения на GPU через тщательную системную инженерию.
— Совместимость с параллельной обработкой данных, обеспечивающая практичность для масштабного распределенного обучения.
LASP преодолевает ограничения существующих методов SP на линейных трансформерах, используя особенности линейного внимания для улучшения эффективности параллелизма и удобства использования. Он снижает коммуникационный трафик, улучшает использование кластера GPU и совместим с методами DDP на уровне партии. Эксперименты подчеркивают преимущества LASP в масштабируемости, скорости, использовании памяти и производительности сходимости по сравнению с существующими методами SP.
Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с документом и Github. Вся заслуга за это исследование принадлежит его авторам.
Узнайте, как искусственный интеллект может переосмыслить ваш способ работы с LASP. Определите возможности автоматизации, определите KPI, выберите решение по искусственному интеллекту и внедряйте постепенно. Для консультаций по управлению KPI с использованием искусственного интеллекта свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com. Следите за нашими обновлениями в Telegram или Twitter для непрерывных идей по использованию искусственного интеллекта.
Проект AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами 24/7 и управления взаимодействием на всех этапах путешествия клиента.
Узнайте, как искусственный интеллект может переосмыслить ваши процессы продаж и взаимодействия с клиентами. Исследуйте решения на itinai.com.
Список полезных ссылок:
AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
Linear Attention Sequence Parallel (LASP): Эффективный Метод Машинного Обучения, Адаптированный к Линейным Моделям Внимания
MarkTechPost
Twitter – @itinaicom
