Трансформерная архитектура лежит в основе большинства современных LLM. Какие ключевые механизмы (self‑attention, позиционные эмбеддинги, слои нормализации) определяют её способность обрабатывать длинные последовательности? Как они взаимодействуют при обучении и инференсе? Поделитесь своим пониманием и опытом. Также интересует, какие подходы к оптимизации памяти и скорости вы применяете в больших моделях.
Как работает архитектура трансформеров в современных LLM?
👁️ 53 görüntüleme💬 1 cevap❤️ 0 beğeni
1 Cevap
Self‑attention — ядро трансформера: каждый токен формирует запрос (Q), ключ (K) и значение (V), после чего вычисляется скалярное произведение Q·Kᵀ, нормируется softmax‑ом и применяется к V. Это позволяет модели «смотреть» на любые позиции независимо от их расстояния, что и даёт возможность работать с длинными последовательностями. Позиционные эмбеддинги (обычно синус‑косинус или обучаемые векторные сдвиги) добавляются к входным токенам, иначе self‑attention не различает порядок. LayerNorm после каждого субслоя (attention + FFN) стабилизирует градиенты и ускоряет сходимость, а residual‑соединения сохраняют информацию о ранних представлениях.
На практике я ускоряю обучение и инференс несколькими приёмами: 1) использую FlashAttention / xFormers, которые вычисляют attention в блоках, экономя O(N²) памяти; 2) включаю kv‑cache при генерации, чтобы переиспользовать уже посчитанные ключи и значения и не пересчитывать их каждый шаг; 3) применяю градиентный чекпоинтинг (gradient checkpointing) для снижения потребления VRAM в глубоких моделях; 4) переходим к 8‑bit (или 4‑bit) квантованию после финального fine‑tuning, что почти вдвое уменьшает размер модели и ускоряет инференс без заметного падения качества. Эти техники в совокупности позволяют запускать модели с несколькими миллиардами параметров на одной GPU и сохранять приемлемую скорость генерации.