Введение:

Давайте представим, что вы находитесь на шумной вечеринке, где пытаетесь слушать своего друга. Среди болтовни, музыки и шума ваш мозг проделывает потрясающую работу, сосредотачиваясь на словах вашего друга — это концепция «внимания». В мире искусственного интеллекта (ИИ) аналогичный механизм «внимания» помогает моделям ИИ сосредоточиться на соответствующих частях данных для решения сложных задач.

Трансформеры — это своего рода модель ИИ, которые стали звездами в мире языковых задач, таких как перевод или генерация текста, благодаря своим навыкам внимания. Но по мере того, как количество данных или «вечерний шум» растет, «Трансформеры» с трудом поспевают за ними. Вот тут и приходит на помощь новый метод под названием FlashAttention, который делает эти трансформеры еще более эффективными.

Партийная проблема традиционного внимания в «Трансформерах»:

Внимание и его квадратичная сложность.Точно так же, как люди, пытающиеся сосредоточиться в шумной комнате, Трансформеры также могут испытывать затруднения, когда им дают длинные предложения или документы для понимания. Чем больше слов (иначе говоря, чем длиннее «последовательность»), тем больше памяти и вычислительной мощности требуется модели, и эта потребность растет очень быстро. Это известно как «квадратичная сложность».

Приблизительное внимание: обычные приемы для вечеринок:
Чтобы решить эту проблему, ученые попытались научить трансформеров игнорировать некоторые слова (например, когда вы пытаетесь отключить фоновый шум на вечеринке). Хотя это помогает Трансформерам думать немного быстрее, это не всегда делает их достаточно быстрыми, поскольку не решает основную проблему: извлечение сохраненной информации или «доступ к памяти» по-прежнему происходит медленно.

Представляем FlashAttention: игра, изменившая правила игры для трансформеров:

Дизайн с учетом ввода-вывода:
Столп FlashAttention: FlashAttention похож на умный планировщик вечеринок — он фокусируется не только на том, сколько слушать, но и на том, как слушать. Он разумно организует «доступ к памяти» Transformers, делая его быстрым и эффективным. Эта умная организация называется дизайном с учетом ввода-вывода.

Power Duo: Мозаика и пересчет:
FlashAttention использует две групповые хитрости, чтобы помочь трансформерам работать лучше:

  • Разбиение на фрагменты.Вместо того, чтобы пытаться понять весь шум вечеринки сразу, функция «Разбиение на фрагменты» разбивает его на более мелкие части, которыми легче управлять. Это как слушать небольшие группы на вечеринке одну за другой вместо того, чтобы пытаться понять всех сразу.
  • Пересчет. Этот метод помогает Трансформерам лучше запоминать вещи. Вместо того, чтобы подниматься и спускаться по лестнице замка (медленный процесс) для извлечения сохраненной информации, Recomputation быстро вызывает ее по мере необходимости. Это похоже на мгновенное воспоминание о предыдущих разговорах без необходимости слишком много думать.

Эти две хитрости делают FlashAttention быстрым и эффективным способом понимания трансформерами длинных последовательностей слов. Ученые обнаружили, что это может быть до 9 раз быстрее, а также использует меньше памяти.

Реальные последствия и не только:

Оптимизация вне операций: необходимость целостного дизайна. Метод FlashAttention показал, что для того, чтобы сделать Transformers быстрее, нам нужно думать о проблеме в целом — не только о том, сколько слов Transformers может слушать, но и о том, как они слушают их. Это все равно, что осознать, что для того, чтобы получить удовольствие от вечеринки, нужно думать обо всем, что происходит — не только о том, кто приглашен, но и о еде, музыке и месте проведения.

От теории к практике: эффективность FlashAttention в реальных условиях. Используя эти интеллектуальные методы прослушивания, Трансформеры теперь могут решать еще более сложные языковые задачи. Например, теперь они могут решать задачи Path-X и Path-256 — сложные задачи, которые раньше считались слишком большими. Кроме того, они могут лучше справляться с этими задачами, о чем свидетельствуют баллы по таким тестам, как недоумение GPT-2 и классификация документов.

Расширяя горизонты. Будущие приложения IO-осведомленности. Несмотря на то, что FlashAttention — это большой шаг вперед, существует еще много других шумов вечеринок, к которым трансформеры могли бы научиться лучше прислушиваться. Например, они могут научиться понимать несколько голосов одновременно (настройки с несколькими графическими процессорами) или научиться слушать более сложные звуки (более сложные данные). Это вызовы, с которыми столкнется следующее поколение Трансформеров.

Заключение:

История FlashAttention о том, как мы можем сделать наши модели ИИ умнее, думая о проблеме в целом, а не только о ее частях. Это как урок на вечеринке — чтобы получить от нее удовольствие, нужно думать обо всем, а не только о том, кто приглашен. Точно так же, чтобы наши модели ИИ работали лучше, нам нужно думать о задаче в целом, а не только о ее частях. По мере того как мы продолжаем создавать более умные и эффективные модели ИИ, такие методы, как FlashAttention, помогут нам в этом.

Если вы нашли ценность в этих идеях и любите анализировать сложные концепции так же, как и я, рассмотрите возможность подписаться на меня на Medium. Вместе мы продолжим разгадывать тайны технологий, по одной статье за ​​раз.