】,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。
因此,StreamingLLM简单地保留了Attention Sink token的KV(只需要4个初始标记token就足够了)以及滑动窗口的KV,以锚定注意力计算并稳定模型的性能。 借助StreamingLLM,包括Llama-2-[7, 13, 70]B、MPT-[7, 30]B、Falcon-[7, 40]B和Pythia-[2.9,6.9,12]B在内的模型可以可靠地模拟400万token扩展,甚至可能更多...
论文使用Huggingface Transformers库在NVIDIA A6000 GPU上测试StreamingLLM的解码延迟和内存使用情况,与滑动窗口重新计算基线进行比较。结果显示,随着缓存大小的增加,StreamingLLM的解码速度呈线性增长,而滑动窗口的解码延迟呈二次增长。因此,StreamingLLM实现了高达22.2倍的速度提升,同时其内存占用与重新计算基线保持一致。 五、...
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...
🌐 "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。2...
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...
2. StreamingLLM利用“attention sinks”(关注点汇)的概念,通过在对话的不同阶段重新引入初始标记,使LLMs能够在无限长度的文本上保持高性能。 3. 研究人员还提出了使用单个特殊标记作为“attention sink”来稳定LLMs的关注机制,从而在长时间对话中保持高性能。
大语言模型救星:StreamingLLM!手撕AI助手文本长度限制!#大模型 #chatgpt #人工智能 #科技 #麻省理工学院 95 3 27 4 举报发布时间:2023-10-05 20:59 全部评论 大家都在搜: 空空空气好 ... 现在有没有能用的镜像站[色][色] 1天前·江西 0 分享 回复 是个宝藏大叔 ... 铁粉点赞! 1天前·广东 ...
StreamingLLM算法让LLM推理提升22倍,支持400万Token输出 #小工蚁 - 小工蚁于20231008发布在抖音,已经收获了18.4万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
智东西10月7日消息,据机器之心报道,9月29日,来自MIT、Meta AI、CMU的研究者提出了一种名为“StreamingLLM”的方法,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”。据介绍,该方法的工作原理是识别并保存模型