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.

İlgili kılavuz yollarıGruplandırılmış Sorgu Dikkati
Soru 1 arasında 8

Gruplandırılmış Sorgu Dikkatinde, bir grup sorgu kafası arasında neler paylaşılır?

Her soruyu önizleyin8 sorular

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

  1. Gruplandırılmış Sorgu Dikkatinde, bir grup sorgu kafası arasında neler paylaşılır?
    • Anahtar ve değer başlıkları
    • Yalnızca çıktı projeksiyonu
    • Giriş yerleştirmeleri
    • Öğrenme oranı
  2. 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
  3. 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
  4. Bir modelde 32 sorgu başlığı ve 8 KV grubu varsa KV önbelleği kabaca hangi faktörle azalır?
    • Yaklaşık 32x
    • Yaklaşık 2x
    • Azaltma yok
    • Yaklaşık 4x
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. 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