srf-attention:一个提高深度学习模型训练效率的注意力机制
注意力很有用,但计算成本很高。然而,一旦训练完成,通过一些微调计算,您可以减少 SRF 注意力并消除对序列长度的依赖,从而大大加快速度。
srf-attention是一个PyTorch模块,用于替代传统的注意力机制,提供更高效的模型训练和推理。它的核心功能包括安装和使用简便、示例代码提供、适用于各种应用领域。这个模块有望为深度学习社区提供更高效的工具,帮助研究人员和开发者改进其模型的性能和效率。
项目地址:https://github.com/notarussianteenager/srf-attention
核心功能
这个项目的核心功能是提供了一个PyTorch模块,你可以将其嵌入到你的深度学习模型中,以替代传统的注意力机制。它的主要优势在于能够显著减少计算和内存开销,提高模型的效率。这对于需要进行大规模训练的自然语言处理任务尤为重要。
安装和使用
通过简单的pip命令,你可以轻松地安装这个注意力模块。然后,你可以在你的PyTorch模型中导入它,并将其应用于你的训练和推理过程。它还提供了一些参数和选项,以满足不同任务的需求,包括内存控制等。
pip install git https://github.com/notarussianteenager/srf-attention
import torch
from srf_attention import Attention
device = 'cpu'
B, H, L, D = (1,8,1024,128)
q, k, v = [torch.randn(B, H, L, D) for _ in range(3)]
# CHUNK_SIZE controls the memory consumption of the attention computation
CHUNK_SIZE=256
# Simplex Random Feature (SRF) Attention module
# All intermediate computations done in FP32, but cached values are FP16.
# Recomputes the attention matrix in the backward pass instead of storing it:
attn = Attention(d=D, n_features=D, causal=True, device=device)
# Use1instance for each layer,
# and disable auto-redraw of random features prior to beginning training:
attn.redraw_on_call_(False)
# During fine-tuning, replace your softmax attention function with this:
o = attn(q, k, v, mode='train', attn_fn='torch', chunk_size=CHUNK_SIZE)
# On each training step, call redraw_() FIRST to resample the random features:
attn.redraw_()
# That's it! Now just fine-tune.
srf-attention的潜在应用领域广泛,包括自然语言处理、机器翻译、文本生成等。它可以帮助研究人员和开发者更高效地构建和训练深度学习模型,提高模型的性能和效率。
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