А вот и подоспел новый образовательный контент от Карпатого после его ухода из OpenAI. #ликбез

Андрей написал минимальную имплементацию Byte Pair Encoding (BPE) токенайзера, который широко используется в современных LLM, в том числе и в GPT-4.

Токенайзер - это алгоритм, который преобразует текст в последовательность токенов (целых чисел), перед тем, как его скормить в LLM.

Идея BPE очень простая:
1️⃣ Берем Unicode строку и представляем ее в виде последовательности байтов. - Изначально каждый байт - это отдельный токен, их всего 256 уникальных.
2️⃣ Затем находим наиболее частую пару соседних токенов и заменяем её на новый токен с номером (256 + i) → пример на скрине.
3️⃣ Повторяем это дело K раз. В итоге имеем словарь на 256 + K токенов, которые сжимают оригинальную последовательность байтов в более короткую последовательность токенов, закодированных номерами.


Видео лекция про BPE у Карпатого уже в производстве, он обещал скоро ей поделиться!

А пока можете посмотреть разбор BPE (пост+видео) из NLP курса на HuggingFace: ссылка.

@ai_newz

⚡️Как ускорить диффузию ч2 - Samplers & Low-level optimizations

Продолжаем серию постов про основные методы для ускорения диффузионных моделей. [Ссылка на часть 1].

Optimized Sampling Efficiency by new samplers:
Есть подходы на основе численных методов, которые позволяют более эффективно решать дифференциальное уравнение, задающее траекторию обратной диффузии (это когда мы из шума движемся к картинке).
➖STSP: Sampling with splitting numerical methods
➖В эту категорию тоже можно отнести всякие замысловатые солверы, такие как DDIM, DPM, PNDM, PLMS, UniPC [пост].
➖Итеративный метод Пикарда, который позволяет распараллелить семплинг, ценой больших вычислений [пост].

Low-level optimizations:
➖Профайлером анализируем узкие места в сети и переписываем отдельные операции на CUDA и вручную оптимизируем и фьюзим кернелы. Тут общие советы трудно давать, все зависит от вашей архитектуры.
➖FlashAttention-2 - ускоряет flash-attention блоки, которые являются одними из самых прожорливых по ресурсам в архитектуре Unet, широко используемой в диффузиях.

#ликбез
@ai_newz