Optimierung von Transformer-Modellen für Eingabefolgen variabler Länge

Dieser Beitrag behandelt die Optimierung der Leistung und die Reduzierung der Kosten für das Training und die Bereitstellung von großskaligen KI-Modellen, insbesondere mit Fokus auf die Transformer-Architektur und ihren Aufmerksamkeitsmechanismus. Er stellt PyTorch NestedTensors, FlashAttention2 und xFormers als Lösungen vor, um die Herausforderung von Eingabesequenzen variabler Länge zu bewältigen. Der Beitrag zeigt außerdem, wie diese Optimierungen in bestehende HuggingFace-Modelle mit minimalen Codeänderungen integriert werden können. Ein einfaches LLM-Modell wird definiert und ein Datensatz mit Sequenzen variabler Länge wird erstellt. Der Beitrag schließt mit einer Diskussion über PyTorch SDPA mit Padding und bietet eine Basis-Experiment-Konfiguration für weitere Analysen.