Kini Flash Attention? Itumọ | AI Understanding

Itumọ

Alugoridimu akiyesi iṣapeye ti o dinku lilo iranti ati iyara ikẹkọ oluyipada ati itọkasi.

Awọn ofin ti o jọmọ

Ile itaja ẹya

Eto iṣakoso fun titoju ati ṣiṣe awọn ẹya ML ti a fọwọsi ni igbagbogbo fun ikẹkọ ati itọkasi.

Itankalẹ afẹyinti

Algorithm ikẹkọ mojuto ti o ṣe imudojuiwọn awọn iwọn awoṣe nipasẹ didin awọn aṣiṣe asọtẹlẹ sẹhin nipasẹ nẹtiwọọki.

Awoṣe Quantization

Dinku deedee nomba ti awọn iwọn awoṣe lati dinku iranti ati idiyele idiyele.

Itumọ nkankikan ti o nlo akiyesi si awọn ibatan awoṣe kọja awọn ilana ni afiwe.

Isonu Ikẹkọ

Iwọn aṣiṣe awoṣe ṣe iṣiro lakoko ikẹkọ ati iṣapeye sisale lori akoko.

Olona-Head Ifarabalẹ

Ẹrọ oluyipada ti o nṣiṣẹ ọpọlọpọ awọn iṣẹ akiyesi ni afiwe lati mu awọn oriṣiriṣi awọn ibatan.

Kọ ẹkọ diẹ sii ninu awọn itọsọna ọfẹ wa

Attention Rollout and Head Pruning Sequence Parallelism and Ring Attention Multi-Head Latent Attention RWKV Linear Attention

Wo tun

QLoRA DPO (Direct Preference Optimization)Positional Encoding Tree of Thoughts RoPE (Rotary Positional Embeddings)ReAct ALiBi Agentic Loop

Ṣawakiri ni kikun AI Gilosari Ṣawari gbogbo awọn itọsọna AI ọfẹ