在架构上,LLaMA借鉴了GPT系列的设计理念并进行创新优化。与GPT系列不同,LLaMA更注重通过扩大预训练数据规模而非模型规模来提升性能。目前Meta AI已推出三代LLaMA模型,并衍生出丰富的生态系统。 LLaMA-1 Meta AI于2023年2月推出首个LLaMA模型。遵循Chinchilla扩展法则,LLaMA1采用"小模型+大数据"策略,用更小的参数规模...
提出Decoder-Decoder新型架构,名为YOCO(You Only Cache Once)。 YOCO仅缓存一次键值对,可大幅降低GPU内存需求,且保留全局注意力能力。 一张图来看YOCO和标准Transformer的比较。 在处理512K上下文长度时,标准Transformer内存使用是YOCO的6.4倍,预填充延迟是YOCO的30.3倍,而YOCO的吞吐量提升到标准Transformer的9.6倍。 去...
分别讲讲 encoder-only、decoder-only、encoder-decoder不同架构在实际应用的使用场景。 llama2网络架构?使用了哪些注意力机制? 发布于 2024-08-11 11:38・IP 属地上海 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧 登录知乎,您可以享受以下权益: ...
微软&清华最新研究,打破GPT系列开创的Decoder-Only架构—— 提出Decoder-Decoder新型架构,名为YOCO。 YOCO仅缓存一次键值对,可大幅降低GPU内存需求,且保留全局注意力能力。 一张图来看YOCO和标准Transformer的比较。 在处理512K上下文长度时,标准Transformer内存使用是YOCO的6.4倍,预填充延迟是YOCO的30.3倍,而YOCO的吞吐量...
大幅降低GPU内存需求,网友:把Llama3 70B弄20GB GPU上运行 西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 微软&清华最新研究,打破GPT系列开创的Decoder-Only架构—— 提出Decoder-Decoder新型架构,名为YOCO(You Only Cache Once)。 YOCO仅缓存一次键值对,可大幅降低GPU内存需求,且保留全局注意力能力。