Bài kiểm tra có liên kết hướng dẫn · Trung bình Cấp độ
Bài kiểm tra chú ý truy vấn theo nhóm
Xem lại cách sự chú ý của truy vấn được nhóm chia sẻ các đầu khóa/giá trị, giảm chi phí bộ nhớ đệm trong thời gian tạo và có thể thu được từ các điểm kiểm tra hiện có.
Câu hỏi 1 của 8
Trong Chú ý truy vấn theo nhóm, điều gì được chia sẻ giữa một nhóm đầu truy vấn?
Xem trước mọi câu hỏi8 câu hỏi
Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.
- Trong Chú ý truy vấn theo nhóm, điều gì được chia sẻ giữa một nhóm đầu truy vấn?
- Đầu khóa và giá trị
- Chỉ chiếu đầu ra
- Các nhúng đầu vào
- Tỷ lệ học tập
- GQA được mô tả tốt nhất là điểm trung gian giữa hai thái cực nào?
- Tích chập và chú ý
- Chú ý nhiều đầu và chú ý nhiều truy vấn
- Độ chính xác của FP32 và FP8
- Các mô hình chỉ bộ mã hóa và chỉ bộ giải mã
- GQA chủ yếu làm cho phần suy luận nào rẻ hơn?
- Token hóa lời nhắc
- Tính toán tổn thất đào tạo
- Bộ nhớ đệm KV và băng thông của nó trong quá trình tạo
- Softmax cuối cùng về từ vựng
- Nếu một mô hình có 32 đầu truy vấn và 8 nhóm KV thì bộ nhớ đệm KV sẽ giảm khoảng bao nhiêu?
- Khoảng 32x
- Khoảng 2 lần
- Không giảm
- Khoảng 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
- Các mô hình nhiều đầu hiện tại thường được chuyển đổi sang GQA như thế nào?
- Bằng cách xóa tất cả các lớp chú ý
- Bằng một bước 'đào tạo nâng cao' ngắn từ điểm kiểm tra hiện có
- Bằng cách chuyển sang một tokenizer khác
- Chúng hoàn toàn không thể được chuyển đổi
- 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?
- Khoảng 50%
- About 100%
- No additional training compute
- Khoảng 5%