为了解决自注意力在处理高分辨率图像时的局限性,论文提出了{\tt {{FlexAttention}}},该方法通过动态关注高分辨率图像的重要区域,来有效分析高分辨率图像。{\tt {{FlexAttention}}}可以通过用我们提出的{\tt {{FlexAttention}}}模块替换大多数视觉语言模型中的自注意力模块,从而方便地集成到这些模型中。 如图2所示...
FlexAttention 是一种新型 PyTorch API,结合了 PyTorch 的灵活性和 FlashAttention 的高效性,允许在几行代码中实现各种注意力变体,并自动生成反向传播。此 API 通过 torch.compile 降级为融合的 FlashAttention 内核,实现与手写内核相媲美的性能。FlexAttention 支持相对位置嵌入、ALiBi 偏置、滑动窗口、因果掩码等多种变...
${\tt {{FlexAttention}}}$ 可以通过用我们提出的 ${\tt {{FlexAttention}}}$ 模块替换大多数视觉语言模型中的自注意力模块,从而方便地集成到这些模型中。 如图2所示,修改后的视觉-语言模型包括 $N_{SA}+N_{FA}$ 个解码器层,其中前 $N_{SA}$ 层采用标准自注意力模块,而后 $N_{FA}$ 层采用...
为了解决自注意力在处理高分辨率图像时的局限性,论文提出了 ${\tt {{FlexAttention}}}$ ,该方法通过动态关注高分辨率图像的重要区域,来有效分析高分辨率图像。 ${\tt {{FlexAttention}}}$ 可以通过用我们提出的 ${\tt {{FlexAttention}}}$ 模块替换大多数视觉语言模型中的自注意力模块,从而方便地集成到...
() # 运行一次前向传播 output = flex_attention(query, key, value, score_mod=None, block_mask=block_mask) # 同步并停止计时 end_event.record() torch.cuda.synchronize() # 记录前向传播后的内存使用情况 peak_allocated_memory = torch.cuda.max_memory_allocated() peak_reserved_memory = torch....
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - [Flex Attention] Paged Attention · pytorch/pytorch@2854d15
To address this problem, we propose FlexAttention , a flexible attention mechanism for efficient high-resolution vision-language models. Specifically, a high-resolution image is encoded both as high-resolution tokens and low-resolution tokens, where only the low-resolution tokens and a few selected ...
网易云音乐是一款专注于发现与分享的音乐产品,依托专业音乐人、DJ、好友推荐及社交功能,为用户打造全新的音乐生活。
https://github.com/pytorch-labs/attention-gym/blob/main/examples/flex_attn.ipynb,在此基础上我对部分代码添加了一些解释,修复了几个代码中的bug并使用PyTorch的nightly版本运行了示例,得到了每个custom attention的输出,展示在了下面的每个示例代码后面。最后还补充了一下torch compile inductor后端中实现FlexAttentio...
FlexAttention 是一种新型 PyTorch API,结合了 PyTorch 的灵活性和 FlashAttention 的高效性,允许在几行代码中实现各种注意力变体,并自动生成反向传播。此 API 通过 torch.compile 降级为融合的 FlashAttention 内核,实现与手写内核相媲美的性能。FlexAttention 支持相对位置嵌入、ALiBi 偏置、滑动窗口、因果掩码等多种变...