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...
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...
按照这个规律,可以解释Mistral文章中,所提到的这一段 Note that tokens outside the sliding window still influence next wordprediction. At each attention layer, information can move forward by W tokens at most: after two attention layers, information can move forward by 2W tokens, etc. For instance ...
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...
This PR ports the change in #9403 to support sliding window attention with vllm-flash-attn on V1.
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - [ROCm] FlexAttention Sliding Window Attention Numeric Error · pytorch/pytorch@c1c94cb
aThe security code entered is incorrect. Please close this pop up window and input the correct security code 被键入的安全代码是不正确的。 请结束这突然出现窗口并且输入正确安全代码[translate] aDESTINATION:publish a new record on your Facebook wall 目的地:出版一个新纪录在您的Facebook墙壁上[translat...
2.2.1 Sliding Window Attention 如图1b所示,对于某个token,经典的Self-Attention能够看到并融合所有其他的token,但Sliding window attention设定了一个窗口$w$,它规定序列中的每个token只能看到$w$个token,其左右两侧能看到$\frac{1}{2}w$个token,因此它的时间复杂度是$O(n\times w)$。
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…
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