Blockwise Parallel Transformer for Long Context Large Models

最新推荐文章于 2025-06-12 22:32:27 发布
最新推荐文章于 2025-06-12 22:32:27 发布
阅读量503 收藏
点赞数
文章标签： transformer 深度学习 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/132458092
版权
LLM 日更 专栏收录该内容
828 篇文章

已下架不支持订阅

本文提出分块并行Transformer（BPT），解决Transformer处理长序列时的内存瓶颈问题。BPT能处理比普通Transformer长32倍的序列，内存效率提升，适用于需要处理长序列和长期依赖的任务。实验表明，BPT在减少内存需求的同时，性能也得到提高。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本文是LLM系列文章，针对《Blockwise Parallel Transformer for Long Context Large Models》的翻译。

长上下文大模型的分块并行Transformer

摘要

Transformer已经成为最先进的自然语言处理模型的基石，在广泛的人工智能应用中展示了卓越的性能。然而，Transformer中的自注意机制和大型前馈网络带来的内存需求限制了它们处理长序列的能力，从而给涉及多个长序列或长期依赖性的任务带来了挑战。我们提出了一种独特的方法，分块并行Transformer（BPT），它利用自注意和前馈网络融合的分块计算来最大限度地降低内存成本。通过处理较长的输入序列，同时保持内存效率，BPT使训练序列比普通Transformers长32倍，比以前的内存高效方法长4倍。对语言建模和强化学习任务的大量实验证明了BPT在减少记忆需求和提高性能方面的有效性。

1 引言

2 Transformer的内存瓶颈

3 大型上下文模型的分块并行

4 内存消耗

5 设置

6 结果

7 相关工作

了解本专栏 已下架不支持订阅
UnknownBody
关注
专栏目录

已下架不支持订阅

【LLM】大模型之扩展Context长度（RoPE等方法）
发现问题，并解决问题，批判性思维
07-18 5263
展LLM的Context长度其实已有不少，但多数是通过结合检索或者摘要的方式来缩短样本的长Context，如Unlimiformer。由于不是直接处理长Context，因此通常无法做精细的阅读理解，而且这些方案往往需要在训练阶段就考虑进去，而不是事后即插即用到已有的LLM模型中。 2. PCW方法 以前能够不微调地扩展Context长度的方案是Parallel Context Window（下面简称PCW），出自论文《Parallel Context Windows for Large Language
【大模型】大语言模型简介
热门推荐
AI天才研究院
04-03 2万+
因此，模型规模增长是必然趋势，当推进大模型规模不断增长的时候，涌现能力的出现会让任务的效果更加出色。有趣的是，当参数规模超过一定水平时，这些扩大的语言模型不仅实现了显着的性能提升，而且还表现出一些小规模语言模型所不具备的特殊能力。如 Google 发布的多模态具身视觉语言模型 PaLM-E，由540B 的 PaLM 文本模型和 22B 的 VIT 图像模型构成，两者集成处理多模态信息，所以它的总模型规模是 566B。随着模型规模的不断增长，任务效果也持续增长，说明这类任务对大模型中知识蕴涵的数量要求较高。
探索无界语境：Ring Attention与Blockwise Transformers开源项目详解
gitblog_00042的博客
06-07 602
探索无界语境：Ring Attention与Blockwise Transformers开源项目详解 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ri/RingAttention 在当今的深度学习领域，尤其是自然语言处理中，模型对上下文的理解能力是其智能程度的关键体现。为此，我们有理由为您推荐一个突破性的开源项目——Ring Attention with Blockwi...
大规模分布式 AI 模型训练系列——序列并行
m0_59164304的博客
09-28 2816
在 Transformer 模型中，自注意力机制的内存需求、计算量与序列长度成二次方关系，导致序列比较长时可能存在明显瓶颈。在 [2105.13120] Sequence Parallelism: Long Sequence Training from System Perspective 中，作者提出了序列并行（Sequence Parallelism），这是一种内存高效的并行方案，可以帮助突破输入序列长度限制，并在 GPU 上高效地训练更长的序列。
Ring Attention with Blockwise Transformers for Near-Infinite Context翻译
nopSled
05-23 860
Transformer 已成为许多最先进的人工智能系统的支柱，这些系统在解决各种人工智能问题上表现出了令人印象深刻的性能。Transformer 通过使用自注意力和位置前馈机制的架构设计实现了这一成功。然而，扩大 Transformers 的上下文长度是一个挑战，因为 Transformers 固有的架构设计，即自注意力，其内存成本与输入序列长度呈二次方关系，这使得扩展到更长的输入序列具有挑战性。
【AIGC调研系列】Transformer原理
zachary的博客
04-03 1050
Transformer原理详解涉及多个方面，包括其基本架构、注意力机制、在不同领域的应用以及对其性能的改进和理解。以下是基于我搜索到的资料进行的详细解释。
Paraformer: Fast and Accurate Parallel Transformer for Non-autoregressive End-to-End Speech Recognit
Zwr198的博客
11-20 1854
Paraformer: Fast and Accurate Parallel Transformer for Non-autoregressive End-to-End Speech Recognition
a linear transformer based on attention pooling
LYF1993的博客
02-06 721
Currently, transformer-based neural networks have dominated the field of artificial intelligence, achieving widespread applications in natural language processing, computer vision, image generation, and multimodal domains. Especially since OpenAI (referenc
Neural machine translation in practice: The Pile Benchm
AI天才研究院
08-07 842
作者：禅与计算机程序设计艺术Neural Machine Translation (NMT) is a critical component of modern NLP systems that has become the de facto standard for processing human language. It enables machines to understand and generate natural language with high accuracy, which is e
将预训练模型应用于长文本阅读理解
桐原因的博客
01-04 5006
摘要： 基于transformers预训练模型（如BERT、RoBERTa）的表现突出，预训练模型基本作为模型的baseline，但是由于self-attention的矩阵计算时间复杂度为，导致输入长度限制为512个token。面对长文本时，效果不如短文本表现得那么好。因此，本文从两个方面来提出解决方法。 我们小组的主题为长文本阅读理解，分别阅读了四篇papers。这些文章从不同方法提出了关于长文本阅读理解的解决方法。基于预训练模型Bert目前解决的方法如下：1.截断法，2.Pooling法，3.补充法
LLM时代中的AI推理优化
世事难料，保持低调
06-15 6397
毫无疑问，AI是当下最热的话题之一，而大模型又是当前AI的主角。几年前，正当深度学习进入瓶颈时，以GPT为首的LLM的横空出世让之似乎又找到了“第二增长曲线”。当模型规模大到一定程度时，它所表现出来的涌现能力（Emergent ability）是之前在小模型中所不曾见过的。这种大模型所特有的推理、计算等能力给我们带来了无穷的想象空间。但是，它的代价是模型和以往模型相比增大了成百上千倍。要玩大模型十亿参数基本是个入门级门槛，上百亿才算像点样。各个大公司为了争夺大模型的话语权，更是将大模型越“卷”越大。
【Transformer】10、HRFormer：High-Resolution Transformer for Dense Prediction
呆呆的猫的博客
11-08 1457
文章目录一、背景二、动机三、方法四、效果 论文链接：https://arxiv.org/abs/2110.09408 代码链接：https://github.com/HRNet/HRFormer 一、背景 ViT 的提出让人们看到了 Transformer 在 图像分类任务上的潜力，紧随其后还有很多相关的改进，如知识蒸馏、更深的网络结构、引入卷积等方法，但 ViT 及其类似的方法都缺失了局部空间的信息，难以用于密集预测。还有一些方法聚焦在了使用 Transformer 来实现分割、检测等密集预测任务。 二、
弄懂Transformer Layer 和Transformer Block的关系后，豁然开朗
MengYa_Dream的博客
01-26 1万+
弄懂Transformer Layer 和Transformer Block的关系后，豁然开朗
microsoft 的gpt2模型源码学习记录
要加油
03-23 2676
相关链接： gpt2论文传送门 microsoft Deepspeed gpt2源码传送 微软 Deepspeed 中集成的 gpt2 代码感觉比 haggingface 的代码可读性要强很多，这里只用作代码结构的学习，暂时忽略其中模型分片并行的部分。 （虽然感觉直接把精华给忽略了Orz） 1. GPT2模型概述 GPT2 是2018年发布的预训练模型，使用超过40G的近8000万的网页文本数据对模型进行训练。 GPT-2 可以理解成是由 transforer 的decoder 堆叠成的，输入是 word
Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型时序预测对比
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
06-12 985
Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型时序预测对比
ChatGPT 辅助 PyTorch 开发：从数据预处理到 CNN 图像识别的全流程优化
2403_89974123的博客
06-09 822
在人工智能技术爆发的时代背景下，Python 凭借其简洁高效的特性成为机器学习与深度学习的核心工具，而大语言模型（如 ChatGPT、DeepSeek）的兴起则为 AI 开发注入了新动能。本次培训聚焦 “大语言模型 + Python + 深度学习” 的全栈技术体系，系统讲解从数据预处理、模型开发到前沿算法实践的全流程。通过 ChatGPT 辅助代码生成、调试及论文撰写，结合 PyTorch 框架实现经典机器学习算法（决策树、随机森林）与深度学习模型（CNN、RNN、GAN、YOLO），学员将掌握如何利用大语
山东大学深度学习2025年期末考试
c335000的博客
06-05 644
1.反向传播2.激活函数3.梯度裁剪4.数据增强5.迁移学习6.过拟合7.word2Vec8.注意力机制。
RNN避坑指南：从数学推导到LSTM/GRU工业级部署实战流程
聚客AI官方优快云博客
06-09 1256
本文全面剖析RNN核心原理，深入讲解梯度消失/爆炸问题，并通过LSTM/GRU结构实现解决方案，提供时间序列预测和文本生成完整代码实现。
基于深度学习的异常检测系统：原理、实现与应用
最新发布
qq_74383080的博客
06-12 531
深度学习技术在异常检测领域展现出显著优势，能够自动识别复杂数据中的异常模式。本文系统介绍了基于深度学习的异常检测方法，重点阐述了自编码器、LSTM等模型的实现原理，并提供了完整的代码示例。通过金融欺诈检测案例，验证了该系统95%以上的检测精度。文章指出，相比传统统计方法，深度学习能够更好地处理高维数据，且在实时监控方面表现突出。未来，随着技术发展，智能化异常检测系统将创造更大应用价值。
cross attention'
12-28
### Cross Attention in Deep Learning Cross attention is a mechanism that allows one sequence to attend over another different sequence. This concept has been widely used within transformer architectures where it enables models to capture relationships between two distinct sequences of tokens or features. In the context of transformers, cross attention layers are typically employed during tasks such as machine translation, multimodal learning (e.g., image captioning), and other scenarios involving interactions across multiple modalities or domains[^1]. #### Implementation Details The core idea behind implementing cross attention involves computing weighted sums based on similarity scores derived from queries associated with one input sequence and keys/values related to another separate but relevant sequence. Here's an example implementation using PyTorch: ```python import torch from torch import nn class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, embed_dim, num_heads=8): super(CrossAttention, self).__init__() self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads) def forward(self, query, key_value_pair): """ Args: query: Tensor of shape [target_seq_len, batch_size, embed_dim] key_value_pair: Tuple containing tensors for keys and values, each tensor should have shape [source_seq_len, batch_size, embed_dim] Returns: output: Tensor after applying cross-attention operation. Shape will be [target_seq_len, batch_size, embed_dim]. """ key, value = key_value_pair attn_output, _ = self.attention(query=query, key=key, value=value) return attn_output ``` This code snippet defines a simple `CrossAttention` module which can process pairs of sequences by attending over them according to their respective embeddings dimensions provided at initialization time (`embed_dim`). The multi-head variant enhances expressiveness through parallel processing paths while maintaining computational efficiency via shared parameters among heads. #### Use Cases One prominent application area includes **multimodal fusion**, particularly when combining textual information alongside visual inputs like images or videos. For instance, in video question answering systems, cross attention helps align questions posed about certain clips directly against specific frames or segments therein, thereby improving overall performance metrics significantly compared to uni-modal approaches alone[^2]. Another notable scenario pertains to **sequence-to-sequence modeling**—especially beneficial under conditions characterized by long-range dependencies spanning source-target mappings beyond traditional recurrent neural networks' capabilities due to vanishing gradient issues inherent thereto. --related problems-- 1. How does cross attention differ fundamentally from self-attention mechanisms? 2. Can you provide examples illustrating how cross attention improves upon conventional methods in natural language understanding tasks? 3. What challenges might arise when deploying cross attention modules within large-scale industrial applications?
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

UnknownBody

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值