Transformer模型的训练过程和预测过程有几个主要的区别。 1. 数据输入方式:在训练过程中,我们通常会将整个序列(如整个句子或文本段落)一次性输入到模型中。然而,在预测过程中,我们通常会一次只输入一个词...
一、张量缩并 Tensor Contractions 线性层和多头注意力组件都要进行批量矩阵-矩阵乘法。这些操作是训练Transformer中最compute-intensive的部分。 二、统计归一化 Statistical Normalizations Softmax和layer normalization 没有张量缩并那样计算密集,并涉及一个或多个reduction操作,它的结果通过映射应用。 三、逐元素运算符 El...
在Transformer模型的训练和推理过程中,确实存在两种模式:训练模式和推理(生成)模式。这两种模式在处理解码器的输入时有所不同。训练模式在训练模式下,模型通常采用真正的目标序列(即真实的标签)作为解码器输入,以便学习目标的条件分布。这种方法称为“教师强制”(Teacher Forcing)。教师强制的好处是,它加速了训练收敛,并...
infini-mini-transformer复现的代码细节 对序列的隐状态向量输入进行切片 获取当前切片的记忆检索输出 更新当前切片的记忆力 当前切片的隐状态向量输出 完整序列的隐状态向量输出 训练细节 不足之处 总结 简介 这篇文章主要内容为我个人对谷歌最新提出的Infini-transformer模型的个人见解,复现代码以及训练细节。 项目已开源...
transformer模型训练、推理过程分析 复杂度分析 推理过程图示 Double QLORA示意图
透彻理解GPT的底层原理 PART.1 以及它的局限,从以下几个方面简单说明: GPT的底层原理架构:Transformer模型:GPT基于一种叫Transformer的模型,能够高效处理和理解文本。自注意力机制:它使用自注意力机制,可以关注句子中每个词与其他词的关系。位置编码:为了理解词语在句子中的位置,GPT会给每个词加上位置信息。训练过程:...
谷歌更新Transformer,更节省计算资源!提升50% 谷歌终于更新了Transformer架构。最新发布的Mixture-of-Depths(MoD),改变了以往Transformer计算模式。它通过动态分配大模型中的计算资源,跳过一些不必要计算,显著提高训练效率和推理速度。结果显示,在等效计算量和训练时间上,MoD每次向前传播所需的计算量更小,而且后训练采样过程...
ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)的中文全称为生成型预训练变换模型,这款人工智能技术驱动的自然语言处理工具,通过海量数据存储和高效设计架构理解和解读用户请求,可以以近乎人类自然语言的方式生成具有“较高复杂度的回应文本”,甚至能完成撰写、视频脚本、文案、机器翻译、分类、代码...
通过融合这些操作并利用共享内存,训练速度提高了25.6%,内存消耗比未优化基线减少了61%。 📌 实验结果显示,无MatMul的LLM在下游任务上与Transformer++基线相比取得了竞争性的性能,随着模型规模的增加,性能差距逐渐缩小。扩展定律预测表明,无MatMul的LLM在效率上可以超越Transformer++,在扩展时可能在损失上表现更好。 📌...