変長入力シーケンスに対するトランスフォーマーモデルの最適化

この投稿では、大規模AIモデル、特にTransformerアーキテクチャとそのアテンションメカニズムのトレーニングとデプロイのパフォーマンス最適化とコスト削減について議論します。可変長の入力シーケンスの課題に対処するためのソリューションとして、PyTorch NestedTensors、FlashAttention2、およびxFormersを紹介します。また、既存のHuggingFaceモデルにこれらの最適化を最小限のコード変更で統合する方法も示します。おもちゃのLLMモデルを定義し、可変長のシーケンスを含むデータセットを作成します。最後に、パディングを使用したPyTorch SDPAについて議論し、さらなる分析のためのベースライン実験構成を示します。