FlashAttention to zoptymalizowany algorytm obliczania mechanizmu uwagi w modelach typu Transformer, który znacząco przyspiesza trenowanie i wnioskowanie sieci neuronowych. Dzięki technice dzielenia danych na mniejsze bloki (tiling) oraz eliminacji konieczności zapisywania pełnej macierzy uwagi w pamięci GPU, metoda ta drastycznie redukuje zapotrzebowanie na pamięć i ogranicza wąskie gardła w przesyłaniu danych. Jest to rozwiązanie dokładne, a nie przybliżone, co pozwala na efektywną pracę z bardzo długimi sekwencjami tekstu bez utraty jakości modelu.
📖 Dowiedz się więcej w kontekście:
Reklama
