MOBA: MIXTURE OF BLOCK ATTENTION FOR LONG-CONTEXT LLMS 如图所示,就是模仿moe的形式来做了注意力头的稀疏化,但他跟我...

MOBA: MIXTURE OF BLOCK ATTENTION FOR LONG-CONTEXT LLMS 如图所示,就是模仿moe的形式来做了注意力头的稀疏化,但他跟我...
ACL2024的文章放在收藏夹了,有时间看一下挺多代码和幻觉的文章,性能类有多模态和自蒸馏,还有各种模型评价方式的文章 Can LLMs Learn from Previou...
MoBA: Mixture of Block Attention for Long-Context LLMs 关于稀疏注意力头的一篇文章,其实跟我最开始的想法是一样的,就是仿...
看了几篇文章,简单总结一下。 DeepSpeed- Inference: Enabling Efficient Inference of Transformer Models...
关于deepseek的一些调研 最近关于deepseek非常的火,最主要的关注点集中在1.发布的R1版本性能对标gpt o1,v3版本对标4o2.训练成本低3.推理速度快 看...
A Model-Distributed Inference Approach for Large Language Models at the Edge 他这应该是做的文本生...
Cambricon-LLM: A Chiplet-Based Hybrid Architecture for On-Device Inference of 70B LLM 如...
现在对于边缘设备上大模型的部署,我的想法是有两个方向,一个是把大的模型去拆开,一个是把小的模型集成。而且我认为应该是向多设备场景去考虑。现在已经有手机和手表是随时穿戴的。以后...
On-Device Language Models: A Comprehensive Review 和MEI还有点不同,MEI是涉及网络通信的,这个是纯边缘端。说起来,MEI...
LLM-BL E N D E R: Ensembling Large Language Models with Pairwise Ranking and Generativ...
代码:https://minigpt-4.github.io/[https://minigpt-4.github.io/].和GPT4是没关系的,是针对GPT4性能优越所做出...
Accelerating Heterogeneous Tensor Parallelism via Flexible Workload Control 为了尽可能的让计算时...
算子内并行:切分了tensor维度的并行方式,包括数据并行和张量并行算子间并行:不切分tensor,只是把算子进行不同的摆放,包括流水线并行 Mesh-TensorFlow:...
ACCELERATING LARGE LANGUAGE MODEL TRAINING WITH 4D PARALLELISM AND MEMORY CONSUMPTION ...
现在GPT系列取得了很大的成功,所以很多的大语言模型都采用了casual LM结构,所以针对采用了decoder only框架的transformer模型的模型参数量,计算量...
最早之前也看过几篇,当时没有基础知识,啥也没看懂就是了。简单的说moe是什么策略:以transformer举例,moe是将transformer的层扩展为多个小的专家模型以及...
显存占用可以被分为model states与activation两部分,zero是解决model state的model state中包括有:1.optimizer stat...
Model Parallelism on Distributed Infrastructure: A Literature Review from Theory to LLM...
Accelerating the Training of Large Language Models using Efficient Activation Remateria...