گائیڈ سے منسلک کوئز · مشکل سطح
Block-Sparse اور Native Sparse Attention کوئز
بلاک-اسپارس توجہ، NSA کی کمپریشن-سلیکشن-ونڈو برانچز، ہارڈ ویئر کی سیدھ اور لمبی ترتیب کے ساتھ اسکیلنگ کو چیک کرتا ہے۔
سوال 1 کی 8
طویل سلسلے کے لیے معیاری خود دھیان کیوں مہنگا ہے؟
ہر سوال کا جائزہ لیں۔8 سوالات
جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔
- طویل سلسلے کے لیے معیاری خود دھیان کیوں مہنگا ہے؟
- اس کی لاگت ترتیب کی لمبائی کے ساتھ چوکور طور پر بڑھتی ہے۔
- یہ بہت کم پیرامیٹرز استعمال کرتا ہے۔
- یہ GPUs پر نہیں چل سکتا
- یہ صرف پہلے ٹوکن پر حاضر ہوتا ہے۔
- بلاک اسپارس توجہ کا بنیادی خیال کیا ہے؟
- فیڈ فارورڈ پرتوں کو ہٹانا
- صرف ٹوکنز کے منتخب بلاکس کے درمیان کمپیوٹنگ توجہ
- صرف ایک توجہ کا سر استعمال کرنا
- سرایت کے طول و عرض کو دوگنا کرنا
- Native Sparse Attention (NSA) کو پہلے کے بہت سے اسپارس طریقوں سے الگ کیا بناتا ہے؟
- یہ توجہ کو مکمل طور پر ہٹا دیتا ہے۔
- یہ صرف قیاس کے دوران کام کرتا ہے۔
- یہ تربیت کے قابل اینڈ ٹو اینڈ اور ہارڈ ویئر سے منسلک ہے۔
- اسے GPU کی ضرورت نہیں ہے۔
- NSA اپنی کلیدوں اور اقدار کے لیے کن تین شاخوں کو یکجا کرتا ہے؟
- انکوڈر، ڈیکوڈر، اور ایمبیڈنگ
- ڈراپ آؤٹ، نارملائزیشن، اور پولنگ
- مقدار سازی، کٹائی، اور کشید
- کمپریشن، انتخاب، اور ایک سلائیڈنگ ونڈو
- NSA صوابدیدی ٹوکن لیول اسپارسیٹی کے بجائے بلاک لیول آپریشنز کیوں استعمال کرتا ہے؟
- حقیقی رفتار کے لیے GPU میموری تک رسائی اور ٹینسر کور تھرو پٹ کے ساتھ سیدھ میں لانے کے لیے
- ماڈل کو بڑا بنانے کے لیے
- توجہ کے استعمال سے بالکل بچنے کے لیے
- تہوں کی تعداد کو کم کرنے کے لیے
- خود بخود ضابطہ کشائی کے دوران، ویرل توجہ خاص طور پر مددگار ثابت ہوتی ہے کیونکہ وہ مرحلہ اکثر ہوتا ہے:
- میٹرکس ضرب پر کمپیوٹ پابند
- یادداشت سے منسلک، لہذا حاضری والے ٹوکنز کو کم کرنے سے اس کی رفتار تیز ہوجاتی ہے۔
- تسلسل کی لمبائی سے آزاد
- صرف CPUs پر چلائیں۔
- What information does NSA’s compression branch provide to the attention computation?
- A full dense score for every token pair
- Only the optimizer’s first moment
- Coarse-grained summaries of blocks of tokens
- A random subset of output labels
- Why can learned sparsity patterns be more useful than a fixed arbitrary mask?
- They remove the need to compute attention scores
- They guarantee zero memory use
- They force every token to attend globally
- They can select blocks relevant to the input while remaining aligned with efficient hardware operations