Вікторина, пов’язана з посібником · важко Рівень

Тест на паралелізм послідовності та кільце

Практикуйте передавання блоків Ring Attention, softmax у режимі онлайн і причинне балансування навантаження, включаючи межі перекриття зв’язку між пристроями.

Питання 1 з 8

За яким виміром паралельність послідовності розбиває дані?

Перегляньте кожне запитання8 запитання

Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.

  1. За яким виміром паралельність послідовності розбиває дані?
    • Прихований/функціональний вимір
    • Розмір маркера (послідовності).
    • Лише розмір партії
    • Кількість шарів
  2. Що передає Ring Attention між графічними процесорами, розташованими в кільце?
    • Повна вага моделі
    • Стани оптимізатора
    • Остаточні логіти
    • Блоки ключ/значення
  3. How can Ring Attention combine partial attention blocks without approximating the full attention pattern?
    • Online softmax with a running maximum and normalizer
    • Randomly dropping unseen key blocks
    • Truncating every distant key
    • Replacing all attention scores with zeros
  4. Чому Ring Attention не потребує жодного окремого GPU для зберігання повного K/V?
    • Він відкидає більшість ключів
    • Використовується менша модель
    • K/V передається блоками, і накопичуються лише часткові результати
    • Увага приблизне, не точне
  5. When can Ring Attention reduce the exposed time spent transferring K/V blocks?
    • Whenever the model has any number of parameters
    • Only when every device stores the full sequence
    • By eliminating all transfers between devices
    • When useful block computation overlaps those transfers
  6. Які ускладнення створює причинне маскування для балансування навантаження Ring Attention?
    • Це робить модель недиференційованою
    • Пізніші маркери використовують більше ключів, що спричиняє нерівномірну роботу кожного GPU
    • Зникає необхідність у кільці
    • Це подвоює кількість параметрів
  7. A new Ring Attention block has larger attention scores than previous blocks. Why rescale the earlier softmax sums?
    • To discard the earlier keys permanently
    • To replace all token embeddings
    • To keep accumulated terms consistent with the updated running maximum
    • Зменшити словниковий запас
  8. Under causal masking with contiguous sequence shards, which tokens can require more attention work?
    • Later tokens that can attend to more preceding positions
    • All tokens require exactly one key
    • Only padding tokens at the start
    • Earlier tokens because they can see the future