Rehber bağlantılı sınav · Orta Seviye
Gruplandırılmış Sorgu Dikkat Testi
Gruplandırılmış sorgu dikkatinin anahtar/değer başlıklarını nasıl paylaştığını, üretim süresi önbellek maliyetlerini nasıl azalttığını ve mevcut kontrol noktalarından nasıl elde edilebileceğini inceleyin.
Soru 1 arasında 8
Gruplandırılmış Sorgu Dikkatinde, bir grup sorgu kafası arasında neler paylaşılır?
Her soruyu önizleyin8 sorular
Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.
- Gruplandırılmış Sorgu Dikkatinde, bir grup sorgu kafası arasında neler paylaşılır?
- Anahtar ve değer başlıkları
- Yalnızca çıktı projeksiyonu
- Giriş yerleştirmeleri
- Öğrenme oranı
- GQA en iyi şekilde hangi iki uç arasında bir orta yol olarak tanımlanır?
- Evrişim ve dikkat
- Tam çok kafalı dikkat ve çoklu sorgu dikkati
- FP32 ve FP8 hassasiyeti
- Yalnızca kodlayıcı ve yalnızca kod çözücü modelleri
- GQA öncelikli olarak çıkarımın hangi kısmını daha ucuz hale getirir?
- İstemin simgeleştirilmesi
- Eğitim kaybı hesaplaması
- KV önbellek ve üretim sırasındaki bant genişliği
- Kelime dağarcığı üzerinde son softmax
- Bir modelde 32 sorgu başlığı ve 8 KV grubu varsa KV önbelleği kabaca hangi faktörle azalır?
- Yaklaşık 32x
- Yaklaşık 2x
- Azaltma yok
- Yaklaşık 4x
- What quality/speed tradeoff did the GQA paper report in its experiments?
- Quality close to MHA with inference speed closer to MQA
- Lower quality and slower inference than both
- Exactly the same latency and quality for every model
- A result only on image classification
- Mevcut çok kafalı modeller sıklıkla GQA'ya nasıl dönüştürülüyor?
- Tüm dikkat katmanlarını silerek
- Mevcut kontrol noktasından kısa bir 'eğitim' adımıyla
- Farklı bir tokenizer'a geçerek
- Hiçbir şekilde dönüştürülemezler
- Which task families did the GQA paper evaluate?
- Image segmentation and object detection
- Speech synthesis and speaker verification
- Language modeling and machine translation
- Molecular generation and toxicity prediction
- How much of the original pretraining compute did the GQA paper report using for its uptraining recipe?
- Yaklaşık %50
- About 100%
- No additional training compute
- Yaklaşık %5