Eine MoBA-Lösung, die die Grenzen der Verarbeitung langer Sequenzen durchbricht
Die O(n²)-Komplexität des Standardtransformators stellt bei sehr langen Sequenzen eine große Herausforderung dar, und MoBA bietet eine innovative Lösung:
- Optimierung der rechnerischen KomplexitätReduzierung der Gesamtkomplexität von O(n²) auf O(n log n), unterstützt die Verarbeitung von Sequenzen mit 10-facher Länge
- Verbesserte Hardware-NutzungBessere Nutzung der parallelen GPU-Rechenleistung durch Blockverarbeitung
- Mechanismen zur QualitätserhaltungGating-Algorithmen sorgen dafür, dass kritische Informationen nicht verloren gehen und die Genauigkeit sich der vollen Aufmerksamkeit nähert
Durchführungspunkte:
1. ein Benchmarking: kleine Daten, um den Unterschied in der Wirksamkeit zwischen MoBA und normaler Aufmerksamkeit zu vergleichen
2) Progressive Erweiterung: schrittweise Erhöhung der Sequenzlänge von 16k → 32k → 64k
3. die Überwachung von Metriken: Betrachtung von Veränderungen sowohl bei der Konfusion (Qualität) als auch bei den Token/s (Geschwindigkeit)
(4) Bei sehr langen Sequenzen von 128k+ wird empfohlen, Erweiterungsmethoden wie Memorizing Transformers zu kombinieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMoBA: Kimis großes Sprachmodell für die Verarbeitung langer KontexteDie
