Technische Lösungen für die effiziente Bearbeitung langer Kontexte mit MoBA
Bei langen Kontexten müssen herkömmliche Aufmerksamkeitsmechanismen die Assoziationen zwischen allen Token berechnen, was zu einem quadratischen Anstieg der Berechnungskomplexität führt.
MoBA (Mixture of Block Attention) bietet die folgende Lösung:
- Block Sparse Attention: Aufteilung des gesamten Kontexts in mehrere Blöcke, jedes Abfrage-Token konzentriert sich nur auf den relevantesten KV-Block, was die Berechnungen erheblich reduziert
- Parameterfreier AnschnittmechanismusTop-k-Auswahlmechanismus zur automatischen Filterung der wichtigsten Informationsblöcke, um unnötige Aufmerksamkeitsberechnungen zu vermeiden.
- Fähigkeit zur ModusumschaltungFlexibilität, je nach Bedarf zwischen voller und spärlicher Aufmerksamkeit umzuschalten und so ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Effizienz herzustellen
Empfohlenes Durchführungsprogramm:
1. bei sehr langen Texten (z. B. Dokumente, Code) spärlichen Aufmerksamkeitsmustern den Vorzug geben
2. bei wichtigen Passagen oder Inhalten, die ein genaues Verständnis erfordern, in den Modus der vollen Aufmerksamkeit zu wechseln
3. die Anpassung des Gleichgewichts zwischen Rechengenauigkeit und Effizienz durch Anpassung der Blockgröße (Top-k-Wert)
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMoBA: Kimis großes Sprachmodell für die Verarbeitung langer KontexteDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der Rechenschwäche bei der Verarbeitung langer Kontexte lösen?
