在这讲一下另一种(理论有损)提升注意力计算效率的方法:SWA(sliding window attention)。 一些效果受到广泛关注的模型,如Qwen系列和Mistral就使用了SWA。 关于Mistral: Mistral AI是法国一家AI独角兽公司,2023年5月才成立,但是在2023年9月和12月就分别推出了Mistral 7B和MoE模型Mistral 8x7B并开源。 2024年2月,微...
Mistral AI发布了 Mistral 7B,Attention部分在GQA(Grouped-query attention)的基础上,叠加了SWA(Sliding window attention)的优化,可以进一步提高inference速度,并降低显存。本文尝试分析一下SWA的原理,以及S…
SWA滑动窗口注意力机制是用于Mistral 7B模型的改进之一。它的主要目的是在每一层中关注先前的4096个隐藏状态，以便模型可以更好地利用过去的信息。这个注意力机制的特点是计算成本线性增长，具体来说是O(sliding_window.seq_len)的复杂度。为了实现SWA滑动窗口注意力，使用了Transformer的堆叠层。在这个机制中，第k层的...
Mistral AI推出的Mistral 7B模型在Attention部分，基于GQA基础上叠加了SWA（Sliding window attention）优化，旨在提升推理速度与降低显存需求。本文旨在解析SWA的原理及在LLM推理中的优势。SWA是一种稀疏注意力机制的延伸，相较于常规Attention机制，其计算量及显存占用有显著减少。在推理阶段，SWA通过减少Attenti...
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Mistral ⧸ Mixtral Explained: Sliding Window Attention, Sparse Mixture of Experts, 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 AiVoyager, 作者简介 ,相关视频:油管老哥深度分析DeepSeek V3,吊打一众开源模型,DeepSeek
Nope, they added cache shifting; sliding window attention is a different attention mechanism; they do two very different things. 👍1👀1 Olexorusmentioned this on Dec 12, 2023 llama : add Mixtral support #4406 stygmate commented on Dec 27, 2023 stygmate on Dec 27, 2023· edited by...
In discussions with industry professionals on various interior projects, a common consensus emerges—clients typically pay little attention to door types and details as long as the opening direction aligns with their expectations. However, the world of door design is an intricate one, offering a ...
A large-scale comprehensive enterprise company specializing in the production of aluminum alloy door and window profiles .
总结 众所周知,self-attention的时间复杂度是O(n^2),一种减轻self-attention时间复杂度的方法是利用sparse attention(稀疏注意力机制),sliding window attention(swa,滑动窗口注意力机制) 就是其中一种。 最近…