KTransformers implementiert auf innovative Weise einen intelligenten Sparse-Attention-Rahmen, der das Problem des Speicherengpasses bei der Inferenz großer Modelle wirksam löst. Die Technologie kann Schlüsselinformationsblöcke in der Eingabesequenz durch den Block-Sparse-Attention-Mechanismus selektiv verarbeiten und so mehr als 50% an Speicherplatz einsparen. Verglichen mit dem traditionellen Full-Attention-Mechanismus ist dieses innovative Design besonders geeignet für den Einsatz großer Sprachmodelle in Umgebungen mit begrenzten Rechenressourcen.
Was die Implementierung betrifft, so unterstützt das Framework die Aktivierung des Moduls für spärliche Aufmerksamkeit durch eine einfache Änderung der Konfigurationsdatei: Fügen Sie einfach das Konfigurationselement attention:type: sparse in config.yaml hinzu, um die Funktion zu aktivieren. Das System optimiert automatisch den Prozess der Aufmerksamkeitsberechnung, um die Berechnungseffizienz erheblich zu verbessern, während die Modellgenauigkeit unverändert bleibt.
Der Durchbruch dieser Technologie besteht darin, dass sie eine effiziente Dekodierung in einer CPU-Umgebung ermöglicht, so dass große Sprachmodelle auf Geräten ausgeführt werden können, die nicht über eine professionelle GPU verfügen. Testdaten zeigen, dass auf der Intel Xeon-Prozessorplattform die Inferenzgeschwindigkeit nach dem Start von Sparse Attention um das 3 bis 5fache erhöht werden kann, was die Möglichkeit eröffnet, große Modelle in neuartigen Szenarien wie Edge Computing anzuwenden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKTransformers: Leistungsstarke Engine für die Inferenz großer Modelle: Extreme Beschleunigung, flexible BefähigungDie
