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gemma-2B-10M 是一个具有高达 10M 上下文长度的递归局部注意力模型。gemma-2B-10M的实现仅使用 小于32GB 的内存!
Gemma 2B特性:
• gemma-2B-10M 模型支持 10M(1000万) Token上下文序列长度。
• gemma-2B-10M 模型可以在少于 32GB 的内存上可推理运行。
• gemma-2B-10M 模型为 CUDA 做了本地推理优化。
• 采用了递归局部注意力,实现 O(N) 内存复杂度。
对于LLM模型上下文扩展的最大瓶颈是 KV 缓存的大小,这涉及在计算最新令牌的注意力之前存储先前令牌的键值对。如果不这样做,计算成本会呈二次方增长,对于更长的序列这几乎是必须的。下面的 GIF 图解说明了 KV 缓存避免重新计算的概念。
gemma-2B-10M采用了最新 Transformer-XL 和递归神经网络(recurrent neural networks)的方法,改为在局部 2048 x 2048 块上计算注意力,并将该块传递给 MLP 以存储状态向量。然后,这个状态向量作为额外的参数传递到计算的下一个局部注意力块中,目标是保留从早期令牌序列中的记忆。
同时,在建立了递归状态向量的实用性之后,借鉴自 Google 的开创性论文中 Infini-attention 方法,使用压缩内存来存储先前层的信息。这允许模型只需要对局部块执行标准的点积(二次方注意力),并线性地关注过去的压缩内存。
最后,为了优化训练成本和数据,gemma-2B-10M遵循了 GrowLength 中的方法,逐渐将上下文大小从 32K 逐步增加,直到 10M上下文窗口(32K → 64K → 128K → 256K → 512K → 1M → 2M → 4M → 10M)。这允许研发团队在开始时优先使用较短的序列进行预训练,从而提供更高的利用率,并允许模型学习更简单的表示嵌入。随着上下文窗口的扩展,随后从更强大的初始表示状态中受益,这简化了更大上下文窗口大小的训练。
• InfiniAttention:https://arxiv.org/pdf/2404.07143
• Transformer-XL:https://arxiv.org/pdf/1901.02860
注意: 当前开放的Gemma 2B 模型属于早期模型权重,仅进行了 200 步的模型训练。模型下载地址:https://huggingface.co/mustafaaljadery/gemma-2B-10M
• github:https://github.com/mustafaaljadery/gemma-2B-10M?tab=readme-ov-file
• huggingface:https://huggingface.co/mustafaaljadery/gemma-2B-10M
• 官方博客:https://aksh-garg.medium.com/gemma-10m-technical-overview-900adc4fbeeb
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