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又快又准,即插即用!清华8比特量化Attention,两倍加速于FlashAttention2,各端到端任务均不掉点!

清华大学陈键飞团队推出SageAttention,一种8位注意力机制,大幅提升大模型推理效率,实现2到2.7倍加速且无精度损失。通过平滑处理矩阵K和分块量化Q、K,解决量化精度问题。实验显示其在视频、图像、文本生成任务中表现优异,且易于集成。

又快又准,即插即用!清华8比特量化Attention,两倍加速于FlashAttention2,各端到端任务均不掉点!

机器之心
机器之心 · 2024-10-19T13:25:07Z

本文介绍了Multi-Query Attention技术,可共享Key和Value矩阵,提高推理速度和降低显存占用。MQA和MHA在代码实现上有差异,本地加载ChatGLM2-6B模型。基于P-Tuning v2的微调方法可将参数量减少到原来的0.1%,微调后的模型效果更好。

通透理解FlashAttention与FlashAttention2:全面降低显存读写、加快计算速度

结构之法 算法之道
结构之法 算法之道 · 2023-10-06T12:08:32Z
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