xFormers 库可在 GPU 上实现内存高效的 Transformer 模型

本教程演示了如何使用 xFormers 库在 GPU 上构建内存高效的 Transformer 模型。它涵盖了实现和比较内存高效注意力与标准注意力，分析了因果掩码、打包序列、分组查询注意力 (GQA) 和 ALiBi 位置偏差等技术。该指南还展示了如何将这些方法结合到一个可训练的 GPT 风格模型中，该模型利用 xFormers 注意力和 SwiGLU 前馈层进行自动混合精度训练。 AI

影响 为优化 Transformer 模型提供了实用的指导，有可能降低计算成本并提高推理速度。

排序理由 该项目是一个演示现有技术用于优化 Transformer 模型实现的教程，而不是一篇新的研究论文或新模型发布。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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