第一块由于和当前的输入距离超过了一个window的大小,所以是完全看不见的,对应的attention mask全为0,因此可以完全忽略。 第二块的attention mask则是一个上三角矩阵,当前的输入需要用到这部分信息。 第三块是一个下三角矩阵(的左边部分),包含了当前的输入在内。 在推理的时候,我们只需要用到第二块和第三块的...
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…
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...
However, the former requires extra data processing work and is prone to errors; the latter destroys the integrity of local features. In this paper, we propose a local Sliding Window Attention Network (SWA-Net) for FER. Specifically, we propose a sliding window strategy for feature-lev...
Open Does Flash-Attention support Rolling Cache with the local (sliding window) attention? #633 aciddelgado opened this issue Oct 24, 2023· 2 comments Comments aciddelgado commented Oct 24, 2023 Like what is needed for Mistral AI model (https://github.com/mistralai/mistral-src#rolling...
This PR ports the change in #9403 to support sliding window attention with vllm-flash-attn on V1.
Empowering machines to own the capability of writing texts as human beings has been a long-standing goal in the community. The task is challenging due to t
The proposed method of synchronization is a novel hybrid of a modified version of the Schmidl and Cox technique and the double sliding window packet ... KL Ang - 《Universiti Teknologi Petronas》 被引量: 0发表: 2007年 Facial Expression Recognition Using Local Sliding Window Attention There are ...
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SWA在LLM推理时可以带来的收益。 1. SWA的背景 SWA也算是sparse attention的一种 ...