⭐️ Native-sparse-attention-pytorch – представляет собой реализацию разреженного механизма внимания на PyTorch, оптимизированного для работы с большими последовательностями.

Он позволяет существенно снизить потребление памяти и ускорить вычисления по сравнению с классическим полносвязным вниманием.

Одним из главных преимуществ данного решения является его высокая эффективность при обработке длинных последовательностей.

За счёт вычисления внимания только по выбранным элементам (а не по всем парам токенов) удаётся уменьшить сложность алгоритма.

Кроме того, инструмент интегрируется непосредственно с PyTorch и использует нативные CUDA-ядра, что позволяет достичь оптимальной производительности на GPU.

Репозитория поможет в экспериментах с архитектурами, где внимание применяется к длинным последовательностям – будь то тексты, временные ряды или изображения – и обеспечивает возможность более эффективного использования вычислительных ресурсов.

native-sparse-attention-pytorch даёт существенные преимущества в снижении затрат памяти и ускорении вычислений, что делает его ценным инструментом для глубокого обучения.

$ pip install native-sparse-attention-pytorch

▪ Github

@ai_machinelearning_big_data


#deeplearning #artificialintelligence #attention #sparseattention #ml #ai