Was bedeutet "Flash-Attention"?
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Flash Attention ist eine Technik, die in Maschinenlernmodellen verwendet wird, insbesondere in den sogenannten Transformern. Diese Modelle helfen Computern, Informationen auf smarte Weise zu verstehen und zu verarbeiten, besonders bei Aufgaben wie Sprachübersetzung oder Bilderkennung.
Wie es funktioniert
In vielen Situationen sind die Informationen, die diese Modelle anschauen, nicht komplett oder vollständig ausgefüllt. Das führt zu dem, was wir sparse Aufmerksamkeit Matrizen nennen. Eine reguläre Methode namens Flash Attention behandelt all diese Matrizen so, als wären sie vollständig ausgefüllt, was die Verarbeitung verlangsamen kann.
Verbesserungen
Um Flash Attention besser zu machen, wurde eine neue Methode namens Binary Block Masking eingeführt. Diese Methode ermöglicht es dem Modell, effektiver mit den unvollständigen Informationen zu arbeiten. Sie beinhaltet auch zwei weitere Verbesserungen: eine für Situationen, in denen die nicht leeren Teile der Daten zusammengefasst sind, und eine andere für Fälle mit sehr wenigen ausgefüllten Bereichen.
Vorteile
Tests haben gezeigt, dass die Verwendung dieser neuen Methoden die Verarbeitungszeit um bis zu neunmal schneller machen kann. Dieser Geschwindigkeitsvorteil ist wichtig, weil er den Modellen hilft, besser und schneller mit realen Daten umzugehen.
