StreamingLLM中的KV缓存可以概念上分为两部分,如图4所示:(1)attention sink是4个initial tokens,稳定了注意力计算;(2)Rolling KV缓存保留了最近的token,这个窗口值是固定的,图中为3。 图4. The KV cache of StreamingLLM. 还需要有些小改动来给attention注入位置信息,StreamingLLM就可以无缝地融入任何使用相对位置...
】,里边高赞回答的都还比较好,streaming-llm主要是增加了输入的长度。 1.背景 为了提高llm模型长文本的能力,一般用长度外推或者上下文窗口扩展等方法。可以参考【大语言模型】LongLoRA:大语言模型长文本的高效微调方法和【llm大语言模型】一文看懂llama2(原理,模型,训练),其中LongLoRA提供了一种基于LoRA微调的方法。
在多轮对话等流式应用中部署大型语言模型(LLMs)是非常重要的,因为大模型的优点是能够记住足够长的上下文对话内容带来长时间的互动,但这也带来了两个主要挑战。首先,在解码阶段,缓存先前token的key和value状态(KV)会消耗大量的内存。其次,热门开源的LLM无法泛化到比训练序列长度更长的文本。仅缓存最近KV的窗口注意力...
StreamingLLM首次将LLM的预训练窗口大小与其实际文本生成长度解耦,为LLMs的流式部署铺平了道路。
IT之家 10 月 6 日消息，麻省理工学院联合 Meta AI 的研究人员日前开发了一款名为 StreamingLLM 的框架，为大语言模型可能遇到的 RAM 与泛化问题提出了一系列解决方案，号称能够“让语言模型处理无限长度的文本内容”。▲ 图源 GitHub StreamingLLM 的研究重点，是想解决实现流式语言模型（Efficient Streaming Language...
IT之家10 月 6 日消息,麻省理工学院联合 Meta AI 的研究人员日前开发了一款名为 StreamingLLM 的框架,为大语言模型可能遇到的 RAM 与泛化问题提出了一系列解决方案,号称能够“让语言模型处理无限长度的文本内容”。 ▲ 图源 GitHub StreamingLLM 的研究重点,是想解决实现流式语言模型(Efficient Streaming Language Mo...
IT之家 10 月 6 日消息,麻省理工学院联合 Meta AI 的研究人员日前开发了一款名为 StreamingLLM 的框架,为大语言模型可能遇到的 RAM 与泛化问题提出了一系列解决方案,号称能够“让语言模型处理无限长度的文本内容”。 ▲ 图源 GitHub StreamingLLM 的研究重点,是想解决实现流式语言模型(Efficient Streaming Language ...
IT之家 10 月 6 日消息,麻省理工学院联合 Meta AI 的研究人员日前开发了一款名为 StreamingLLM 的框架,为大语言模型可能遇到的 RAM 与泛化问题提出了一系列解决方案,号称能够“让语言模型处理无限长度的文本内容”。 ▲ 图源 GitHub StreamingLLM 的研究重点,是想解决实现流式语言模型(Efficient Streaming Language ...
StreamingLLM 的工作原理是识别并保存模型固有的「注意力池」(attention sinks)锚定其推理的初始 token。结合最近 token 的滚动缓存,StreamingLLM 的推理速度提高了 22 倍,而不需要牺牲任何的准确性。短短几天,该项目在 GitHub 平台已斩获 2.5K 星: 具体地说,StreamingLLM 使得语言模型能准确无误地记住上一场比赛...
StreamingLLM的研究重点，是想解决在流媒体应用中部署语言模型的障碍，特别是预期有长时间互动的多轮对话场景可能出现的问题。研究人员指出主要存在两大挑战，第一个挑战，是在解码阶段，缓存先前token的键（Key）值（Value）状态会消耗大量的内存，第二个挑战则是现有流行的语言模型，无法泛化适用到超过训练串行长度的长...