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。
第四种注意力机制叫做初始token融合窗口重计算注意力(StreamingLLM,中文我瞎编的),StreamingLLM 保持注意力集中(几个初始token)与最近的token相结合,用于稳定的注意力计算。 效率很高并在扩展文本上提供稳定的性能。 三、Attention Sink的原因 要想理解窗口注意力为啥会存在比较大的缺陷,我们会发现自回归LLM有一个有趣...
我们展示了StreamingLLM可以使Llama-2、MPT、Falcon和Pythia进行稳定高效的语言建模,序列长度达到400万个记号以上。此外,我们发现在预训练期间添加一个占位符记号作为专用的注意力汇可以进一步改进流式部署。在流式设置中,StreamingLLM相比滑动窗口重新计算基线最高可获得22.2倍的加速。 1 引言 大型语言模型(LLM)(Radford...
🌐 "StreamingLLM" 框架可能与实时处理(streaming processing)紧密相关,特别是在深度学习和自然语言处理领域。以下是一些可能的功能,但具体功能会因框架的设计和用途而异:1️⃣ 实时模型推断:支持在数据流中进行实时的深度学习模型推断,特别是在自然语言处理任务中,如文本分类、命名实体识别等。2️⃣ 模型更新:...
图1. Illustration of StreamingLLM vs. existing methods 图2. 将输入的文本长度增加到20K进行推理时的困惑度(PPL) 通常,使用这些技术后,大型语言模型(LLM)的推理输入长度会受到一定的限制。然而,这篇论文通过使用approximate attention的方法,放松了对全部输入记忆的限制,仍然只记住最近的上下文,但实现了处理无限输入...
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 ...
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...
KV缓存的优化方法主要包括共用KV缓存、窗口优化、量化与稀疏、存储与计算优化，而StreamingLLM则是一种简洁高效的“无限长度”推理方法。以下是详细解答：1. KV缓存优化方法： 共用KV缓存： MQA：不同注意力头共享K和V集合，减少显存占用。 GQA：在每组中共享K和V，保留查询头的独立性，平衡表达...