主要优化场景是system系统提示,即不同的句子有相同的prefix前缀,主要优化的是decode阶段的attention计算。 思想总结 之前的attention算子(pageAttention/flashAttention),在做一个batch中所有request的decode操作时,需要对每个request都重复做一遍这个操作:从global memory显存中把system prompt的kvcache搬运到寄存器中。然后再...
本文主要优化场景是System提示的场景,即不同的句子有相同的前缀提示符,主要优化的是prefill的attention计算,减少prefill的计算,如下图所示该场景的计算。 优化方式 通过batch prompt的方式,相同的prefix只计算一遍。原场景,需要计算句子1 System prompt + User prompt 1的prefill,句子2 System prompt + User prompt 2...
Attention由Q、K、V组成，prefix向量添加到K和V前面，也即concat(prefix, K)和concat(prefix, V)，每...
也就是说Prefix-tuning主要设计用于NLG，而P-Tuning v2则是改进后也可以用于NLU了，例如文本分类，序列...
Based on this, we enhance the pre-trained model BioBERT, through the proposed prefix and attention map dscrimination fusion guided attention and propose the E-BioBERT. Our proposed attention differentiates the distribution of different heads in different layers in the BioBERT, which enriches the ...
减少下游任务的参数量。(3) 结构在每一层self-attention中添加$\bigtriangleup W$参数，减少计算资源需求。(4) 优势显著减少可训练参数量，保持与全参数微调相当的性能，降低内存需求。(5) 缺点可能受限于任务特定的性能提升，适应复杂任务的能力需进一步验证。
aGreat class, paying attention and reading skills are improving a lot. Use the prefix "re" learned today, you will see it and use it in English a lot 了不起的类,给予注意和阅读技巧改善很多。 使用前缀“关于”今天学会,您将看它并且使用它用英语很多[translate]...
固定LLM参数,在每一个self-attention层中,加入一个low-rank的矩阵,即B×AB×A。在微调时,只更新B×AB×A的参数。 (3) 结构 在每一层self-attention中,添加新的参数△W△W h=W0x+△Wx=W0x+BAxh=W0x+△Wx=W0x+BAx 其中,预训练模型的原始参数为W0∈Rd×kW0∈Rd×k。
Prefix LM的AttentionMask机制(左)及流转过程(右) Prefix LM的代表模型有UniLM、T5、GLM(清华滴~) 3. Causal LM 了解了Prefix LM后,再来看Causal LM就简单的多了~ Causal LM是因果语言模型,目前流行的大多数模型都是这种结构,别无他因,因为GPT系列模型内部结构就是它,还有开源界的LLaMa也是。
prefix LM和casual LM的主要区别在于() A.模型结构不同B.训练数据不同C.attention mask不同D.生成策略不同 参考答案: 点击查看解析进入题库练习 查答案就用赞题库小程序 还有拍照搜题 语音搜题 快来试试吧 无需下载 立即使用 你可能喜欢 单项选择题 RLHF流程的第一步是() A.使用函数/模型/人类反馈评...