开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何将注意力操作向量化并避免for循环

将注意力操作向量化并避免for循环可以通过以下步骤来实现：

理解注意力机制：注意力机制是一种机制，用于将输入序列中的不同部分赋予不同的权重，以便在模型中更好地捕捉关键信息。在自然语言处理任务中，注意力机制常被用于机器翻译、文本摘要等任务中。
使用矩阵运算：注意力机制的关键在于计算注意力权重，而不需要使用for循环。通过将注意力权重计算转化为矩阵运算，可以大幅提高计算效率。一种常用的向量化注意力计算方法是使用点积注意力或者加性注意力。
点积注意力：点积注意力是一种简单而有效的注意力计算方法。首先，将查询向量（通常是当前模型的隐藏状态）与键向量进行点积运算，然后将结果除以一个缩放因子（通常是查询向量的维度的平方根），最后使用Softmax函数将结果转化为注意力权重。
加性注意力：加性注意力是一种更灵活的注意力计算方法，它不仅考虑了查询向量和键向量之间的关系，还考虑了它们之间的交互作用。加性注意力首先将查询向量和键向量映射到相同的维度，然后将它们相加并通过一个激活函数（如tanh）进行非线性变换，最后将变换后的向量与一个权重向量进行点积运算得到注意力权重。
应用场景：注意力机制在自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等领域都有广泛的应用。在机器翻译任务中，注意力机制可以帮助模型关注源语言和目标语言之间的对应关系。在图像分类任务中，注意力机制可以帮助模型选择关键区域进行分类。在推荐系统中，注意力机制可以帮助模型根据用户的兴趣关注特定的物品。
推荐的腾讯云相关产品：腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，包括云服务器、云数据库、云函数、人工智能平台等。这些产品和服务可以帮助开发者更轻松地构建和部署各种应用程序。其中，推荐的腾讯云产品包括云服务器（CVM）和人工智能平台（AI Lab），分别提供强大的计算资源和人工智能算法支持。

关于注意力操作向量化和避免for循环的更详细解释和相关产品介绍，您可以参考腾讯云的官方文档：

注意力机制向量化计算：https://cloud.tencent.com/document/product/683/35417
腾讯云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云人工智能平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ai-lab

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

为内存塞不下Transformer犯愁？OpenAI应用AI研究负责人写了份指南

为了避免代价昂贵的量化和反量化计算，ZeroQuant 构建了独特的内核来将量化操作与其之前的运算符融合。...GPTQ 使用贪心策略来选择需要量化的权重，并迭代地进行量化，来最小化量化误差。更新被选定的权重会生成 Hessian 矩阵形式的闭合解。...量化感知训练 (QAT) 量化感知训练将量化操作融合到预训练或微调过程中。这种方法会直接学习低位表示的模型权重，并以额外的训练时间和计算为代价获得更好的性能。...与 STE 或 SR-STE 不同，Top-KAST 方法可以在前向和反向传播的整个训练过程中保持恒定的稀疏性，还不需要使用具有稠密参数或梯度的前向传播。...；通用 transformer 结合了循环机制，并使用 ACT（自适应计算时间）来动态决定循环几次；深度自适应 transformer 和 CALM 使用一些置信度度量方法来学习何时提前退出每个 token

1.8K3 0

每日学术速递11.4

然而，注意力成本与长度呈二次方关系，限制了它们对更长序列的可扩展性。...首先，我们演示如何将并行扫描应用于卷积递归以实现次二次并行化和快速自回归生成。然后，我们在 ConvSSM 和 SSM 的动态之间建立了等价性，这激发了用于建模远程依赖性的参数化和初始化策略。...为了量化这种不活动状态，我们采用休眠比率作为衡量 RL 代理网络中不活动状态的指标。根据经验，我们还认识到，无论收到的奖励信号如何，休眠比率都可以作为代理活动水平的独立指标。...前者旨在通过对齐训练使人工智能系统对齐，而后者旨在获得有关系统对齐的证据并对其进行适当管理，以避免加剧错位风险。...前向对齐和后向对齐形成一个循环过程，在后向过程中验证前向过程中人工智能系统的对齐情况，同时为下一轮前向对齐提供更新的目标。在前向调整方面，我们讨论从反馈中学习和在分布转移下学习。

2972 0

Transformers 4.37 中文文档（五十二）

论文摘要如下：量化技术可以减小深度神经网络的大小，并通过利用高吞吐量整数指令来提高推断延迟和吞吐量。在本文中，我们回顾了量化参数的数学方面，并评估了在不同应用领域的广泛神经网络模型上的选择。...使用提示 QDQBERT 模型向 BERT 模型添加了伪量化操作（QuantizeLinear/DequantizeLinear ops 对）：(i) 线性层输入和权重，(ii) matmul 输入，...设置默认量化器 QDQBERT 模型通过Pytorch 量化工具包中的TensorQuantizer向 BERT 添加了伪量化操作（QuantizeLinear/DequantizeLinear ops...伪量化将被分解为一对 QuantizeLinear/DequantizeLinear ONNX 操作。...将 TensorQuantizer 的静态成员设置为使用 Pytorch 自己的伪量化函数后，伪量化模型可以导出到 ONNX，按照torch.onnx中的说明操作。

1001 0

新一轮「硬件彩票」：MatMul-free 会改变大模型的游戏规则吗？

③ MatMul-free 的 LM 架构使用基于循环的 token 混合器（MLGRU）来捕获顺序依赖关系，而 BitNet b1.58 则依赖 Transformers 中的标准自注意力机制来捕获...1、为了从自注意力中移除 MatMul，研究者优化了门控循环单元（GRU），使其仅依赖于元素级乘积。 ① 研究者采用 BitNet，即 BitLinear 来替换包含 MatMul 的密集层。...④ 算法会对输入激活 X 进行 RMSNorm 操作，以规范化输入并保持数值稳定性。接着，权重矩阵 W 被量化为三值权重。然后，使用这些量化的权重和规范化的输入进行三值累加操作，生成输出。...① 传统的自注意力机制依赖于查询（Q）、键（K）和值（V）三个矩阵之间的 MatMul 操作，研究者提出了一种基于门控循环单元（GRU）的变体，称为 MatMul-free Linear Gated Recurrent...Unit（MLGRU），通过元素级操作和累加来混合 Token，避免了 MatMul。

3981 0

上海交大 SDPose-T | 以4.4M参数和 1.8 GFLOPs 获得了69.7%的mAP SOTA 性能！

为了减轻欠拟合问题，作者设计了一个基于多次循环前向的 Transformer 模块，名为多循环 Transformer （MCT），以更充分地利用小型模型参数的潜力。...为了帮助小型模型更好地学习，一种可能的方法是从大型模型向小型模型传递知识。然而，先前的蒸馏方法有以下缺点：为了对齐向量空间，在特征蒸馏过程中需要额外的操作，可能导致性能下降。...为了避免额外的计算消耗，作者提出了一个简单但有效的自蒸馏范式。...3 Methods 在本节中，作者为作者循环前向方案提出了多循环 Transformer （MCT）模块。此外，作者提出了一个自我蒸馏人体姿态估计框架SDPose，用于作者的MCT模块。...如图4所示，在第一次通过 Transformer 层的过程中，关键点标记的注意力始终聚焦于较小的区域，并逐渐收缩到单一位置。

1361 0

大模型的模型压缩与有效推理综述

3 量化量化是指将输入值从一个较大的连续集合映射到一个较小的有限集合的过程。它是降低大型语言模型内存成本和加速推理的最直接方法，特别是在支持低比特数据类型快速操作的硬件上。...模拟/仅整数量化：模拟量化在运行时动态调整量化参数，可以减少神经网络的内存成本和数据传输时间，通常比静态量化更准确，但计算开销较高。仅整数量化可以进一步享受特定硬件支持的高效低比特操作。...仅权重/权重+激活量化：仅权重量化只量化权重，可以进一步享受特定硬件支持的高效低比特操作，但可能会损失一些精度。而权重+激活量化同时量化权重和激活，可以更好地适应输入数据的分布，但计算速度较慢。...DQ-BART采用标准对称均匀量化，并设定训练目标为最小化量化后的低精度学生模型和全精度教师模型之间的输出logits、注意力以及隐藏状态之间的差异。...一些工作还专注于研究LLMs中出现系统性异常值的原因，并寻找从源头抑制异常值的方法。例如，可量化变压器认为激活中的异常值是由于注意力头部的行为，注意力头部试图避免更新残差。

2021 0

设计一套针对熟悉ChatGLM、Llama2、Qwen等大型语言模型及其微调技术

前向传播 (forward方法) 输入处理：检查并准备输入，包括input_ids、inputs_embeds、attention_mask等，确保它们适合模型处理。...循环变换器层：遍历每个QWenBlock，执行多头自注意力和前馈网络的计算，可选地使用梯度检查点以节省内存。...动态NTK与日志尺度注意力：引入了动态NTK的支持和日志尺度注意力，这些是针对长序列的优化策略。缓存量化与内核：支持缓存量化来减少内存占用，并且可选地使用定制的CUDA内核来加速量化缓存的处理。...这涉及到量化和去量化的操作，以及对相关库文件的检查和导入。 _attn 方法 注意力计算核心：实现了注意力分数的计算、缩放、遮罩、softmax、dropout和加权求和过程。...自定义内核：引入了自定义CUDA内核以进一步加速特定操作，如量化矩阵乘法，这对于大规模模型部署至关重要。

3292 1

从LLM中完全消除矩阵乘法，效果出奇得好，10亿参数跑在FPGA上接近大脑功耗

在语言建模方面，BitNet 等技术的出现表明量化的可扩展性，但这种方式仍然保留了昂贵的矩阵 - 矩阵相乘（MMM）的自注意力机制。...研究者尝试过多种努力，但 MatMul 操作在 GPU 上仍然是资源密集型的。既然 MatMul 占据了 LLM 整体计算成本，且随着 LLM 向更大的嵌入维度和上下文长度扩展时，这种成本只会增加。...为了从自注意力中移除 MatMul，该研究优化了门控循环单元 (GRU) ，使其仅依赖于元素级乘积，并表明该模型可与最先进的 Transformer 相媲美，同时消除了所有 MatMul 运算。...假设所有密集层的权重都是三值的，他们将 Q 和 K 量化，得到一个三值的注意力图，从而消除自注意力中的乘法操作。但是，以这种方式训练的模型无法成功收敛。...实验表明，他们的融合操作器在更大的批量大小下，能够带来更快的训练速度，并减少内存消耗。

1421 0

3万字详细解析清华大学最新综述工作：大模型高效推理综述

其他设计类注意力操作，但可以纳入循环方式的研究，从而实现高效的训练和高效的推理。...Norm Tweaking提出在量化后训练LayerNorm层，并使用知识蒸馏将量化模型的输出分布与FP16模型的输出分布进行匹配，达到类似LLM-QAT的效果，同时避免了较高的训练成本。...这些方法的重点在于如何将相关的token聚类在一起，来促进它们之间的注意力计算，从而提高效率。Reformer利用位置敏感的哈希来将共享相同哈希码的key和query聚集到同一个桶中。...6 系统级别优化大模型推理的系统级优化主要涉及增强模型前向传递。考虑到大模型的计算图，存在多个算子，其中注意力算子和线性算子占据了大部分的运行时间。...MLC-LLM主要使用融合、内存规划和循环优化等编译技术来增强延迟并降低推理期间的内存成本。此外，采用云边缘协作技术或设计更复杂的硬件加速器也可以帮助将大模型部署到边缘设备上。

1.2K1 1

「注意力公式」8年神秘bug首曝光，Transformer模型恐大受冲击

每一层Transformer的工作就是，实实在在地向原始的单词向量添加信息。这就是残差（née skip）连接的作用：所有的注意力机制只是向原始的两个字节信息添加补充材料，分析更大的上下文以指示。...接下来，让我们深入研究softmax在注意力中的使用，并看看它在哪里出错了：分解一下：在仅解码器模型中（即ChatGPT之后的所有模型），、和都来自同一输入序列。...如果你对原始Transformer论文中的Concatenation操作感到困惑，那就是在发生的事情：头1向段1添加信息，头2向段2添加信息，依此类推。...其中，归一化过程会在注意力之后进行。关键的区别在于负极限，当中的条目明显小于零且模型试图完全避免一个注释时。...尽管softmax1表面上看起来相当普通，但作者有99.44%的把握，它可以解决量化的离群反馈循环问题。

1752 0

【ADAS】万字文告诉你Transformer在BEV、3D检测、2D检测、Lane检测的应用，量化与加速

SurroundOcc从多视图和多尺度2D图像特征中执行3D BEV特征查询，向Transformer层添加3D卷积，并逐步对Voxel特征进行上采样。...WayFormer通过分析输入的预融合、后融合和层次融合来缓解这一问题，并保持效率和质量之间的平衡。该方法避免了设计模态特定模块的复杂过程，使模型更容易扩展和扩展。...空间交叉注意力模块与时间交叉注意力模块有相似之处，但由于大量的数据操作和更大的矩阵乘法维度（512*256），检索多相机和多尺度特征的注意力像素地址变得更加复杂。...e 替换为2以获得：在在线操作过程中，专注于并行化和存储优化，并观察到整个过程的时间复杂度为 3O(n) ，空间复杂度为 S(n+1) 。...该方法需要3个循环并存储 N+1 个中间结果。为了进一步优化过程，将全局最大值替换为局部最大值，使计算能够在2个循环中完成。这将时间复杂性降低到 2O(n) ，并减少了中间结果的存储。

1.8K3 0

Trio-ViT | 专门针对高效 ViTs 的卷积 Transformer混合架构的加速器！

针对与标准ViTs相关的挑战，作者将注意力转向对高效ViTs的量化和加速，这些高效ViTs不仅消除了麻烦的Softmax，还集成了具有低计算复杂度的线性注意力，并相应地提出了Trio-ViT。...例如，FQ-ViT 识别了LN输入中极端的通道间变化以及注意力图中的过度非均匀分布，并分别为LN和Softmax量化提出了幂次因子（PTF）和对数整型Softmax（LIS）。...例如，采用了一种创新的排序损失，在量化过程中保持了自注意力机制的功能，成功地对ViTs中的线性操作（矩阵乘法）进行了量化。...ViToCop 将ViTs的注意力图剪枝并极化为更密集和更稀疏的形式，并构建了一个加速器在单独的计算引擎上执行它们。...在应用基于ReLU的全局注意力之后，将结果 ConCat 并投影以产生最终的输出。

2251 0

清华朱军团队新作：使用4位整数训练Transformer，比FP16快2.2倍，提速35.1%，加速AGI到来！

对于后向传播，他们通过提出位分割，来利用梯度的结构稀疏性，并利用分数采样技术来准确量化梯度。这种新的算法，在自然语言理解、机器翻译和图像分类等广泛任务上，都实现了具有竞争力的准确性。...高效的注意力降低了计算注意力的二次时间复杂度。分布式训练系统通过利用更多的计算资源，减少了训练时间。研究者降低数值精度的工作与这些方向具有正交性。...对于注意力层，可能需要批量矩阵乘法(BMMS)。我们提出的技术可以应用于BMMS。...后向传播现在我们考虑使用INT4操作来加速线性层的后向传播。我们将在本节中讨论激活梯度/权重梯度的计算。梯度的结构稀疏性我们注意到，在训练过程中梯度矩阵往往非常稀疏。...研究人员的这些工作可能会扩展到除了Transformers之外的其他MM架构中，例如 MLP-Mixer、图神经网络和循环神经网络网络。这是他们未来的研究方向。

2941 0

解读LoRA

比例因子的默认值为1，这意味着在计算模型的前向通过时，预训练的权重和低秩权重更新的权重相等。然而，可以更改α的值，以平衡预训练模型的重要性和新的特定任务自适应。...LoRA模块可以“烘焙”到预训练模型的权重中，以避免额外的推理延迟，可以在不同的LoRA模块之间快速切换，以解决不同的任务。...训练具有长上下文长度的LLM是昂贵的，因为自注意力的成本相对于输入序列的长度是二次的。然而，可以通过从预训练的LLM开始以及通过微调扩展其上下文长度来避免一些成本。...LoRa 基于扩频技术进行信号调制，并具有前向纠错（FEC）的功能，相较于同类技术，在相同的发射功率下，LoRa 的通信传输距离更长，可达 15km以上，在空旷区域的传输距离甚至更远。...LoRaWAN 规范对智能设备间无缝的互操作性提供了约定，从而使得不需要复杂的安装，就可以让用户自行组建网络。

7562 1

一文读懂自注意力机制：8大步骤图解+代码

基于Transformer的架构主要用于建模语言理解任务，它避免了在神经网络中使用递归，而是完全依赖于self-attention机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系。但这背后的数学原理是什么呢?...用外行人的话说，self-attention机制允许输入与输入之间彼此交互(“self”)，并找出它们应该更多关注的对象(“attention”)。输出是这些交互和注意力得分的总和。...对输入2和输入3重复步骤4-7 注：实际上，数学运算是矢量化的,，即所有的输入都一起经历数学运算。...一种更快的方法是对上述操作进行矢量化： ? ? 图1.3a：从每个输入推导出键表示同样的方法，可以获取每个输入的值表示： ? ? 图1.3b：从每个输入推导出值表示最后，得到查询表示 ? ?...在这里，我将简要地介绍如何将self-attention扩展到Transformer架构。

6K4 2

一文读懂自注意力机制：8大步骤图解+代码

基于Transformer的架构主要用于建模语言理解任务，它避免了在神经网络中使用递归，而是完全依赖于self-attention机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系。...用外行人的话说，self-attention机制允许输入与输入之间彼此交互(“self”)，并找出它们应该更多关注的对象(“attention”)。输出是这些交互和注意力得分的总和。...对输入2和输入3重复步骤4-7 注：实际上，数学运算是矢量化的,，即所有的输入都一起经历数学运算。...输入1的键表示: 使用相同的权重集合得到输入2的键表示: 使用相同的权重集合得到输入3的键表示: 一种更快的方法是对上述操作进行矢量化：图1.3a：从每个输入推导出键表示同样的方法，可以获取每个输入的值表示...在这里，我将简要地介绍如何将self-attention扩展到Transformer架构。

1.4K3 0

通俗易懂：8大步骤图解注意力机制

基于 Transformer 的架构主要用于对语言理解任务进行建模，避免使用神经网络中的递归，而是完全信任自注意力在输入和输出之间绘制全局依赖性的机制。但是，这背后的数学原理是什么？...你可能会想，自注意力是否类似于注意力，答案是肯定的！它们从根本上来说概念和数学运算很多都是相通的。自注意模块接收 n 个输入，并返回 n 个输出。这个模块会发生什么？...用外行的话说，自关注机制允许输入之间彼此交互（“自我”）并找出它们应该给哪些对象更多注意力（“关注”）。输出是这些交互作用和注意力得分的聚合。...[0，0，1][1，1，1，1] x [1，1，0] = [2，3，1] [0，1，0] [1，1，0] 一种更快的方法是对上述操作进行矢量化处理...在这里，我将简单提一下如何将自注意力扩展到 Transformer 架构中。

8822 0

华为诺亚Transformer后量化技术：效率百倍提升，视觉&NLP性能不减

诺亚方舟实验室的研究者从以下四个方面对 QAT 与 PTQ 进行了详细对比：训练时间：QAT 由于模拟量化算子等操作，训练耗时远远超出全精度训练（FP），而 PTQ 仅仅需要几十分钟，大大缩短量化流程...对于自注意力层，研究者发现量化使得注意力特征的相对顺序变得不同，会带来很大的性能下降。因此，他们在量化过程中引入了一个排序损失：其中表示成对的排序损失函数，表示权衡系数。...该方法的主要思想是对每个候选比特组合进行排序，具体的计算方式如下所示：给定一个目标模型大小，会对所有的候选比特组合进行排序，并寻找值最小的候选比特组合作为最终的混合比特量化方案。...为了解决该问题，研究者受教师纠正（teacher forcing) 在训练循环网络中的启发，将第 n 个全精度模块的输出导入为第 (n+1) 个量化模块的输入，从而中断在后续模块的量化误差传播。...然而，这种跨模块输入打破了与量化模型自身前继模块的联系，造成训练和推理前向不一致。为了实现平稳过渡，他们采用了如下的凸组合：并对连接系数随着迭代次数 t 进行线性缩减。

8271 0

Youtu Lab, 腾讯, SJTU, BAAI, ECNU 联合调查高效的多模态大型语言模型报告！

在将大图像分割成小子图像后， -wrapper处理单个子图像，而不是使用窗口注意力，这允许使用不支持窗口注意力的预训练模型，并避免从头开始训练额外的参数。...他们还分析了不同层中量化损失与特征多样性的关系，并探索了一种利用每个注意力图和输出特征的核范数的混合精度量化方法。...APQ-ViT[122]提出了一种统一的底层消除块状校准方案，优化校准度量，优先考虑关键的量化误差，并设计了一种保持幂律特征和注意力机制功能的马太效应保护量化方法。...RWKV模型利用线性注意力机制，使作者能够将模型构建为Transformer或循环神经网络（RNN）。...Mamba 采用了一种选择机制来消除不相关数据，并开发了一种针对循环操作的硬件感知并行算法。这相比于同容量的大型语言模型（LLMs），具有线性扩展的更快推理速度和恒定的内存使用。

991 0

清华 | 提出全新Agent-Attention范式，模型生成速度、质量显著提升！

尽管有效，这样的自注意力方法很容易受到计算模式的影响，同时也不可避免地牺牲了自注意力的全局建模能力。...Agent-Attention方法在本文中，我们创新性地向注意力三元组 (Q,K,V) 引入了一组额外的代理向量 A，定义了一种四元的代理注意力范式 (Q, A, K, V)。...则代理注意力可以表示为：另一个等效的表示为：其中 A 为新定义的代理矩阵。如公式 (3) 和示意图第一行所示，代理注意力由两个 Softmax 注意力操作组成，分别为代理特征聚合和广播。...另一方面，作为一种广义的线性注意力，代理注意力也面临特征多样性不足的问题，因此我们采用一个轻量化的 DWC 作为多样性恢复模块。...Stable Diffusion, ToMeSD和AgentSD的定量化结果下图中给出了生成图片的样例。

9001 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭