基于Transformer 的 LLM 无法很好地扩展到更长的序列,原因是自注意力的二次成本,这限制了上下文 tokens 的数量。此外,原始 Transformer 架构中引入的正弦位置方法不会外推到比训练期间看到的更长的序列。这限制了可以应用 LLM 的真实用例集。为了克服这一点,引入了线性偏差注意力 (ALiBi)模型。这项技术不向词嵌入...
第一段和模型正式部署运行时的正常推理过程是一样的,在《Transformer 架构解析:模型推理和正向传播》中已进行较为详细的说明,再简要描述下:原始文本序列灌入到大模型后,依次在模型的输入处理层、解码器栈层、输出处理层中进行大规模矩阵运算、线性与非线性激活函数处理、残差连接、Softmax、Normalization 等过程,得到本...
现在，FlashAttention-2将它再度升级，使其核心注意力操作的速度再提高2倍，端到端训练Transformer时的速度再提高1.3倍，并可在英伟达A100上训练时实现72%的模型FLOP利用率（一般模型都在50%上下）。鉴于现在炼一个大语言模型的成本高达数千万美元，FlashAttention-2这一系列操作直接就能帮我们省掉数百万（美元）！网...
transformer是一种不同于RNN的架构,模型同样包含 encoder 和 decoder ,但是encoder 和 decoder 抛弃 了RNN,而使用各种前馈层堆叠在一起。 Encoder: 编码器是由N个完全一样的层堆叠起来的,每层又包括两个子层(sub-layer),第一个子层是multi-head self-attention mechanism层,第二个子层是一个简单的多层全连接层...
环境配置是模型训练的基础工作,本教程将详细介绍Transformer模型的训练环境配置过程,包括计算硬件选择、深度学习框架选型、多机集群构建、分布式训练等内容。希望本指南能帮助大家顺利配置Transformer的训练环境。 一、计算硬件选择 Transformer模型对GPU性能需求较高,通常需要使用高显存的GPU进行训练。
微软研究院在一篇新论文《DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers》中终于将Transformer的深度扩展到了1000层。 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2203.00555.pdf 研究者的目标是提升 Transformer 模型的训练稳定性,并将模型深度进行数量级的扩展。为此,他们研究了不稳定优化的原因,并且发现爆炸式模型更新是造...
降低计算成本:即减少模型的训练时间和推理时间,从而提高计算资源的利用率和降低成本。 3. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解 在本节中,我们将详细讲解Transformer模型的核心算法原理,以及如何进行优化。 3.1 多头自注意力机制 多头自注意力机制是Transformer模型的核心组件,它能够捕捉序列中的长距离依赖...
由此,AI大神何恺明带队的MIT、Meta FAIR团队,提出了异构预训练Transformer(HPT)模型。 即预训练一个大型、可共享的神经网络主干,就能学习与任务和机器人形态无关的共享表示。 简单讲,就是在你的策略模型中间放置一个可扩展的Transformer,不用从头开始训练!
近来的一些工作(如understand the difficulty)指出,深模型训练的根本困难在于“增量爆炸”,即模型越深对输出的扰动就越大。 论文《DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers》则沿着这个思路进行尺度分析,根据分析结果调整了模型的归一化和初始化方案,最终成功训练出了1000层的Transformer模型。整个分析过程颇有参考...
Transformer模型是否能够超越预训练数据范围，泛化出新的认知和能力，一直是学界争议已久的问题。最近谷歌DeepMind的3位研究研究人员认为，要求模型在超出预训练数据范围之外泛化出解决新问题的能力，几乎是不可能的。LLM的终局就是人类智慧总和？论文地址：https://arxiv.org/abs/2311.00871 Jim Fan转发论文后评论说，...