2 上下文并行 Context Parallelism 我们知道LLM推理主要有两个阶段:prefill和decode。前者瓶颈在于计算,而后者在于带宽。在prefill中已经有将sequence length拆开计算再汇总的做法,上下文并行则是将这个过程并行完成,以减少对显存大小的需求。 上下文并行最近出现在NVIDIA Megatron-Core中,被应用在GPT类型的模型中,其主要是针...
Needle test通过控制噪音文本的长度与信息插入的位置,来测试模型对不同context length的性能,与验证是否...
其中, B 是batch size, s 是上下文长度(context length,也称为 sequence length), l 是transformer block的个数(模型层数), h 是embedding size, V 是vocabulary size。 LLM模型的参数量估算公式为[5]: P = 12lh^2\left(1 + \frac{13}{12h} + \frac{V + s}{12lh}\right) 。参考文献[5]给出...
Membership Inference Attacks against Language Models via Neighbourhood Comparison摘要:成员推理攻击(MIAs)旨在预测一个数据样本是否存在于机器学习模型的训练数据中,被广泛用于评估语言模型的隐私风险。现有的大多数攻击依赖于这样一种观察:模型倾向于为其训练样本赋予比非训练点更高的概率。然而,孤立地对模型得分进行简单...
2.4 ChatQA 2: Bridging the Gap to Proprietary LLMs in Long Context and RAG Capabilities 本研究提出了一种名为 ChatQA 2 的新模型,该模型基于 Llama3,目的是缩小开源大语言模型与顶级闭源大语言模型(如GPT-4-Turbo)在长上下文理解和 RAG 能力方面的差距。
The official implementation of "Ada-LEval: Evaluating long-context LLMs with length-adaptable benchmarks" - open-compass/Ada-LEval
KVQuant: Towards 10 Million Context Length LLM Inference with KV Cache Quantization - SqueezeAILab/KVQuant
, 'type': 'invalid_request_error', 'param': 'messages', 'code': 'context_length_exceeded'} It seems like either the chat history or the document itself is being re-used under the hood in the calls from the ChatOpenAI which is causing problems. I've played around wit...
也就是说,输入”我们喜欢Rust语言“这句话,我们实际传递给模型的其实是一个 4×Dim 的矩阵,这里的 4 一般也叫 Sequence Length。 我们可以暂时把模型看作一个函数 f(x),输入一个 Sequence Length × Dim 的矩阵,经过模型 f(x) 各种运算后会输出 Sequence Length × Vocabulary Size 大小的一个概率分布。有...
In comparison, GPT-3 was trained on only 300 billion tokens.但是从根本的原理来讲,n-gram 具有局限性,如果 n 太小,则模型将无法捕获长程依赖关系;但是,如果 n 太大,则在统计学上无法获得对概率的良好估计,甚至词频会为 0因此,语言模型仅限于语音识别和机器翻译等任务,在这些任务中,声学信号或源文本提供...