効率的なテキスト生成のための3段階最適化アプローチ
Llama3の生成効率を向上させる鍵は、KV-Cacheの最適化にある：
- 基本実装プロジェクトが提供するループ生成のフレームワークを使用する。
max_seq_lenOOMを避ける、典型的な4096 - キャッシュの最適化によって計算されたキーと値のペアを再利用します。
past_key_values二重カウントを避けるためのパラメータ受け渡し履歴KV状態 - 高度なテクニック1) メモリ共有技術を使用してコピーを削減する 2) フラッシュ・アテンションを使用してアテンション計算を最適化する 3) 位置のインクリメンタルコーディングを実装する
実データ：RTX 3090では、合理的なKV-Cacheの実装により、512トークンの生成速度を3～5倍向上させることができる。メモリ消費量と計算効率のバランスに注意。 ビデオメモリが不足する場合は、1) 勾配チェックポイントを有効にする 2) 8ビット量子化を使用する 3) 長いシーケンスをチャンク単位で処理する。
この答えは記事から得たものである。Deepdive Llama3 From Scratch: Llama3モデルをゼロから実装する方法を教えるについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Llama3モデルのマルチワード生成効率を最適化するには？
