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青海建筑网站建设公司,老薛主机多个域名WordPress,商贸公司网站建设方案,西安中企动力科技股份有限公司在 Transformer 结构中#xff0c;自注意力机制的计算和存储复杂度与序列长度成平方关系#xff0c;这导致其在长序列建模时消耗大量的显存和计算资源。因此#xff0c;如何在保证建模能力的前提下优化注意力机制的时空复杂度、提升计算效率#xff0c;成为大语言模型的重要…在 Transformer 结构中自注意力机制的计算和存储复杂度与序列长度成平方关系这导致其在长序列建模时消耗大量的显存和计算资源。因此如何在保证建模能力的前提下优化注意力机制的时空复杂度、提升计算效率成为大语言模型的重要研究方向。当前的优化思路主要包括两类一是通过近似注意力降低计算和内存需求例如稀疏近似和低秩近似方法二是结合硬件特性探索更高效的实现方式。1. 稀疏注意力机制在对训练好的 Transformer 的注意力矩阵进行分析时发现矩阵中存在大量稀疏结构因此可以通过减少 Query-Key 的计算对数来降低复杂度。这类方法被称为稀疏注意力Sparse Attention。根据稀疏化的依据不同稀疏注意力可分为基于位置和基于内容两大类。其中基于位置的稀疏注意力常见的形式包括全局注意力Global Attention引入少量全局节点用于建模长距离依赖。带状注意力Band Attention利用数据的局部性仅让 Query 与相邻若干节点交互。膨胀注意力Dilated Attention类似于 CNN 中的空洞卷积通过设置间隔扩大感受野。随机注意力Random Attention通过随机采样实现非局部信息交互。局部块注意力Block Local Attention将序列划分为多个不重叠块信息交互限制在块内。在实际应用中稀疏注意力机制往往采用上述几种方式的组合。例如Star-Transformer结合带状注意力和全局注意力仅保留一个全局节点并采用宽度为 3 的带状注意力。非相邻节点通过全局节点间接连接相邻节点则直接相连。Longformer结合带状注意力和内部全局节点注意力并在部分层中使用膨胀窗口注意力以扩大感受野而不增加计算量。ETCExtended Transformer Construction结合带状注意力和外部全局节点注意力并引入掩码机制以处理结构化输入同时采用对比预测编码CPC进行预训练。BigBird采用带状注意力、全局注意力和随机注意力的混合方式来近似全连接注意力。研究表明稀疏编码器和解码器的组合能够模拟任意图灵机这也从理论上解释了稀疏注意力模型取得良好性能的原因。2. FlashAttention在 NVIDIA GPU 中不同类型的显存具有差异化的速度、容量和访问权限这取决于它们位于 GPU 芯片内部还是板卡上的 RAM 存储芯片。总体来看GPU 的显存可以分为六类全局内存、本地内存、共享存储、寄存器、常量内存和纹理内存如下图所示。其中全局内存、本地内存、共享存储和寄存器均支持读写操作。全局内存与本地内存二者基于板卡上的高带宽显存HBM容量大。全局内存可被所有线程访问本地内存仅限当前线程使用。例如NVIDIA H100 的全局内存容量高达 80GB理论带宽为 3.35TB/s但当所有线程并发访问时实际可用带宽远低于峰值。共享存储与寄存器位于 GPU 芯片上容量较小但速度远快于全局内存。共享存储支持线程块内并行访问而寄存器则仅限单线程使用。在 H100 中每个线程块可分配的共享存储空间为 228KB。在自注意力计算中显存带宽常成为性能瓶颈。传统的 Attention 计算流程为S QK, P Softmax(S), O P V该过程中Q 和 K 首先从全局内存中读取计算得到的 S 写回全局内存再次读取进行 Softmax 得到 P随后写入全局内存最后读取 P 和 V 计算输出 O。频繁的全局内存读写严重占用带宽而 GPU 的算力远超内存带宽导致整体效率受限。FlashAttention针对这一瓶颈进行了优化。其核心思想是充分利用 GPU 芯片上的高速共享存储SRAM最大限度减少对 HBM 的读写。为此FlashAttention 需要在不完整加载整个输入矩阵的情况下完成 Softmax 计算并在反向传播中避免存储中间注意力矩阵。在标准 Attention 中Softmax 按行计算必须先得到 S 的完整一行结果再与 V 做矩阵乘。而在 FlashAttention 中输入被划分为小块算法在块内进行多次迭代传递以增量的方式完成 Softmax。这样无需将 S 和 P 整体写入全局内存而是仅存储前向传播的 Softmax 归一化因子反向传播时在片上快速重算注意力值。这种方式极大减少了全局内存访问量显著提升了效率。虽然需要额外的计算开销FLOPS 增加但总体运行速度更快、显存占用更低。3. 多查询注意力多查询注意力Multi-Query Attention, MQA是多头注意力的一种改进形式。与传统多头注意力不同MQA 中的多个注意力头共享同一组键Key和值Value矩阵每个头仅保留独立的查询Query参数。这样一来键和值矩阵只需存储一份大幅减少了显存开销从而显著提升计算和存储效率。需要注意的是MQA 改变了注意力机制的结构因此模型通常需要在训练初期就引入该机制。不过已有研究表明可以通过对已训练模型进行微调来增加 MQA 的支持而且只需大约5% 的原始训练数据即可取得较好效果。目前已有不少开源模型采用了多查询注意力例如Falcon、SantaCoder 和 StarCoder 等。多头潜在注意力多头潜在注意力Multi-Head Latent AttentionMLA是 DeepSeek-V2 提出的注意力优化方法核心目标是减少KV 缓存的大小从而缓解推理过程中的显存和通信瓶颈。在传统多头注意力MHA中每个注意力头都需要单独存储完整的键Key和值Value这会占用大量显存。MLA 的做法是先对键和值进行低秩压缩得到一个更小的潜在表示在推理时只需要缓存这个压缩后的表示再通过上投影恢复即可。这种方式能在显著减少 KV 缓存的同时保持模型的表达能力。进一步优化时查询Query也可以进行低秩压缩以减少训练过程中的激活内存。这样MLA 在推理和训练阶段都比传统注意力更高效。研究表明MLA 的表现力优于组查询注意力GQA。在相同的 KV 缓存大小下MLA 能展现出更大的多样性而 GQA 因为组内的头是复制的容易导致信息冗余。基于这一点学者们提出了TransMLA方法可以将现有的 GQA 模型如 LLaMA、Qwen、Mixtral转换为 MLA 模型并通过少量训练进一步提升性能。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发