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当计算撞上内存墙:Attention!注意力机制及其优化算法浅析

首先,我们回顾了通用神经网络架构下的内存需求,计算出如GPT-3这样的模型在训练中所需的巨大内存。接着,通过nanoGPT项目,我们将注意力转向Transformer架构,特别是Decoder-only部分,计算出其对算力和内存的需求,以便更直观地理解。Transformer的Attention机制是关键,它在并行计算中捕捉序列内token的相关性。

其计算过程主要包括输入单词嵌入、生成Query、Key、Value向量、计算分数、归一化处理、softmax激活以及加权求和等步骤,形成了一种高效且灵活的机制,旨在捕捉文本内部的丰富信息。自注意力机制的引入,显著提升了模型对文本理解的效率与准确性。

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