Machinelearning

🌟 DuoAttention: эффективный метод для работы с длинными контекстами в LLM.

DuoAttention - метод, который решает проблему LLM при работе с длинными текстами. Эта неэффективность проявляется в большом потреблении памяти и замедлении работы модели. DuoAttention позволяет сократить использование памяти и ускорить обработку длинных текстов без ущерба для точности модели.

Он основан на разделении attention heads в LLM на два типа: «Retrieval Heads» и «Streaming Heads»:

🟢 Retrieval Heads - это небольшая часть attention heads, критически важная для обработки длинных контекстов, которым требуется полное внимание ко всем токенам.

🟢 Streaming Heads, напротив, составляют большинство attention heads и фокусируются преимущественно на последних токенах и так называемых "точках притяжения" внимания (attention sinks).

DuoAttention использует эту дихотомию, применяя полный KV-кэш только к Retrieval Heads, а для Streaming Heads использует облегченный KV-кэш постоянной длины, который хранит только "точки притяжения" и последние токены.

Проведенные эксперименты показывают, что DuoAttention может снижать использование памяти до 2,55 раз для моделей MHA и 1,67 для моделей GQA, а также ускоряет декодирование в 2,18 раз для моделей MHA и 1,50 для моделей GQA.

В сочетании с квантованием DuoAttention позволяет модели Llama-3-8B декодировать текст с длиной контекста 3,3 млн. токенов на одном GPU A100, это примерно 6,4-кратное увеличение емкости по сравнению со стандартным развертыванием FP16 с полным вниманием.

▶️ Модели, которые поддерживают инференс с патчем DuoAttention:

🟢Llama-2-7B-32K-Instruct;
🟢Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k;
🟢Llama-3-8B-Instruct-Gradient-4194k;
🟠Mistral-7B-Instruct-v0.2;
🟠Mistral-7B-Instruct-v0.3;
🟠Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.

▶️ Установка окружения для запуска инференса с DuoAttention :

conda create -yn duo_demo python=3.10
conda activate duo_demo

# Install DuoAttention
pip install -e .

conda install -y git
conda install -y nvidia/label/cuda-12.4.0::cuda-toolkit
conda install -y nvidia::cuda-cudart-dev

# Install QServe
git clone [email protected]:mit-han-lab/qserve.git
cd qserve
pip install -e .
pip install ninja packaging
pip install flash-attn==2.4.1 --no-build-isolation
cd kernels
python setup.py install

# Install FlashInfer
pip install flashinfer -i https://flashinfer.ai/whl/cu121/torch2.3/
pip install tensor_parallel

📌Лицензирование: MIT License.

🟡

Arxiv

🖥

GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #DuoAttention #LongContext

Please open Telegram to view this post