其中,K_A包含m个知识陈述样本ka_i,而K_B包含n个知识陈述样本kb_j。 在K_A和K_B中的每个陈述都通过一个共享的词元集合X_{share}相关联。 在知识集K_A中,每个声明ka_i由一个共享的token序列Xshare、一个唯一的token序列xai和输出Ya组成。 每个声明kai表示为: 其中⊙表示将独特的序列xai插入Xshare中(整...
SLED是一种处理长序列的简单方法,它重新利用并利用了在LLMs中使用的经过充分验证的短文本语言模型。 记忆检索增强。几项研究通过使用记忆检索增强策略来处理极长文本的推断。一个著名的例子是KNN增强Transformer,它通过k最近邻(KNN)查找来获取之前类似的上下文嵌入,从而扩展了注意力上下文大小。Landmark Attention使用一个...
k越大多样性越强,越小确定性越强。一般设置为20~100之间。 实际实验中可以先从100开始尝试,逐步降低top_k直到效果达到最佳。 top_p:大于0的浮点数。使所有被考虑的结果的概率和大于p值,p值越大多样性越强,越小确定性越强。一般设置0.7~0.95之间。 实际实验中可以先从0.95开始降低,直到效果达到最佳。 top...
已经是每个request单独使用一个decode stream进行推理,不同的request是交替运行的,IFB实际上Decode优先的调度策略;而vLLM中的continuos batching是首Token优先的调度策略;因此,我猜测在IFB模式下,开启enable_chunked_context,应该不会有特别明显的性能提升。
常见的做法就是把历史过程中的 K 和 V 缓存起来,每次生成时顺便更新缓存,这样下次生成时拿到的就是之前的所有 K 和 V。 先看一下基本的代码流程,如下所示。 fn attn(&mut self, layer: usize, pos: usize) { // qkv matmuls self.attn_qkv_matmuls(layer); // apply RoPE rotation to the q ...
在一个配备32个NVIDIA A100 GPUs和18个数据集,每个数据集上下文长度可达1,900K的云环境中,作者的系统超过了最先进的工作,支持上下文长度为2-19倍更长,并在标准上下文长度任务中实现了1.4-5.3倍更高的吞吐量。 2 Background Large Language Models 基于Transformer的大语言模型(LLMs)已经彻底改变了自然语言处理,提供...
论文:https://openreview.net/pdf?id=ksVGCOlOEba OBC基于OBS的结论,做了下面的两个假设: 假设了Loss的形式是: $$ \operatorname{argmin}{\widehat{\mathbf{w}}{\ell}}\left|\mathbf{W}{\ell} \mathbf{X}-\widehat{\mathbf{W}}{\ell} \mathbf{X}\right|2^2 \quad \text { s.t. } \quad...
推理时的Q是单token tensor,但K和V都是包含了所有历史token tensor的长序列,因此KV是可以使用前序计算的中间结果的,这部分的缓存就是KVCache,其显存占用非常巨大。 2. VLLM框架 网址:https://github.com/vllm-project/vllm vLLM是一个开源的大模型推理加速框架,通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量...
[9]Dhole K D, Gangal V, Gehrmann S, et al. Nl-augmenter: A framework for task-sensitive natural language augmentation[J]. arXiv preprint arXiv:2112.02721, 2021.[10]Gardner M, Artzi Y, Basmova V, et al. Evaluating models' local decision boundaries via contrast sets[J]. arXiv ...
[15]Pourreza, M.R., & Rafiei, D. (2023). DIN-SQL: Decomposed In-Context Learning of Text-to-SQL with Self-Correction. ArXiv, abs/2304.11015. [16]Lei, F., Luo, T., Yang, P., Liu, W., Liu, H., Lei, J., Huang, Y., Wei, Y., He, S., Zhao, J., & Liu, K. (...