MoBA-basierte Lösung zur Optimierung des Grafikspeichers
Die Speicherexplosion ist ein häufiger Engpass bei der Verarbeitung langer Dokumente. MoBA bietet die folgenden Optimierungsstrategien aus Sicht des Aufmerksamkeitsmechanismus:
- Hierarchischer VerarbeitungsmechanismusChunking von Dokumenten nach semantischen oder strukturellen Gesichtspunkten und getrennte Berechnung der Aufmerksamkeit für jeden Chunk, wodurch die Anzahl der gleichzeitig verarbeiteten Token erheblich reduziert wird
- dynamische Speicherverwaltung (DMM)Selektive Verarbeitung von Schlüsselblöcken durch parameterfreies Gating, um die Speicherung aller Zwischenergebnisse zu vermeiden
- Unterstützung für gemischte PräzisionKompatibel mit bestehenden Technologien und kombinierbar mit FP16/INT8-Quantisierung zur weiteren Reduzierung des Grafikspeicherbedarfs
Spezifische Umsetzungsschritte:
1. die Struktur des Dokuments (Abschnitte/Absätze) analysieren, um eine angemessene Blockgröße festzulegen
2. die Anforderungen an die Modellgenauigkeit zu bewerten und geeignete Top-k-Werte auszuwählen
3. die Nutzung des Videospeichers überwachen, um die Verarbeitungsstrategie dynamisch anzupassen
4. die Kombination von Gradientenprüfpunkttechniken für zusätzliche Optimierung
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMoBA: Kimis großes Sprachmodell für die Verarbeitung langer KontexteDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann der Grafikspeicherbedarf eines großen Sprachmodells bei der Verarbeitung langer Dokumente optimiert werden?
