Transformer、RNN和SSM相似性探究:看似不相关LLM架构之间的联系
让我们将SSM表示为单个矩阵乘法:其中M是一个下三角矩阵,类似于我们之前讨论的注意力掩码。这种类型的矩阵具有一个重要的优势:一个L×L的下三角矩阵,如果其元素可以以这种方式表示,则可以使用O(rL)的内存存储,并且具有O(rL)的矩阵-向量乘法复杂度,而不是默认的O(L??)。这意味着每个状态空间模型都对...
清华姚班本科生连发两作,十年来最大改进:矩阵乘法接近理论最优
传统的两个n×n矩阵相乘的方法——即将第一个矩阵中每一行的数字与第二个矩阵中每一列的数字相乘——需要进行n??次独立的乘法操作。对于2乘2的矩阵而言,这意味着需要进行2??,也就是8次乘法操作。1969年,数学家VolkerStrassen发现了一种更精巧的方法,只需7个乘法步骤和18...
以3D视角洞悉矩阵乘法,这就是AI思考的样子
1.将两个正交矩阵投影到一个立方体的内部;2.将每个交叉点的一对值相乘,得到一个乘积网格;3.沿第三个正交维度进行求和,以生成结果矩阵。对于方向,该工具会在立方体内部显示一个指向结果矩阵的箭头,其中蓝色箭羽来自左侧参数,红色箭羽来自右侧参数。该工具还会显示白色指示线来指示每个矩阵的行轴线,尽管这些...
从零开始设计一个 GPU:附详细流程
我使用ISA编写了一个矩阵加法和矩阵乘法内核作为概念证明,以演示使用GPU进行SIMD编程和执行。该存储库中的测试文件能够完全模拟这些内核在GPU上的执行,生成数据内存状态和完整的执行跟踪。(1)矩阵加法该矩阵加法内核通过在单独的线程中执行8个元素明智的加法来添加两个1x8矩阵。该演示使用%...
LLM推理的极限速度
总的来说,语言模型在处理词元时会进行两种类型的操作:矩阵-向量乘法,其中一个大矩阵(例如8192x8192)与一个向量相乘,得到另一个向量,以及注意力计算。在生成过程中,模型不仅可以看到当前词元的状态,还可以看到序列中所有先前词元的内部状态,其中包括用户在提示中编写的词元以及模型生成的词元。这些状态存储在一个称...
GPT(LLM)不是AGI的全部
这可以通过直接评分、选择偏好(偏好排序两个或多个选项)或提供纠正性反馈的形式进行(www.e993.com)2024年9月11日。建立奖励模型:使用这些人类反馈来训练一个奖励模型,该模型预测哪些行为或决策会获得正面的人类评价。强化学习:利用这个奖励模型作为奖励函数,采用强化学习算法训练AI模型。使其通过试错的方式学习在给定环境中如何行动,以最大化从奖励...
大模型最强架构 TTT 问世!斯坦福 UCSD 等 5 年磨一剑, 一夜推翻...
在处理一个序列时,该状态已经在其上下文窗口中的token上「训练」过了。值得注意的是,隐藏状态只存在于端到端架构中的一层。其他组件,比如QKV投影矩阵,是在预训练期间通过标准的交叉熵目标函数学习的。因此,端到端架构实际上是在进行元学习,寻找压缩上下文的最佳方式,以便更好地预测下一个token,也就是...
大模型架构TTT问世,也能推翻Transformer?
这个模型通过对输入token进行梯度下降来压缩上下文,这种方法被称为「测试时间训练层(Test-Time-Traininglayers,TTT)」。TTT层直接替代了注意力机制,解锁了具有表现力记忆的线性复杂度架构,使我们能够在上下文中训练包含数百万(未来可能是数十亿)个token的LLM。
矩阵相乘在GPU上的终极优化:深度解析Maxas汇编器工作原理
对于两个NxN的矩阵A和B的相乘,一个最简单的并行方法是对于其输出矩阵C(大小同为)的每一个元素开一个线程,该线程载入A的一行和B的一列,然后对其做一次向量的内积。但问题是在GPU上访问显存的延时相当的大(~100时钟周期),如果A的一行因为在内存中是连续的还能够利用GPU的...
荐书| 《星上遥感数据处理理论与方法》
3.3特征点匹配方法3.3.1BRIEF描述子3.3.2汉明距离匹配3.3.3误匹配剔除3.4亚像素定位3.5星上影像特征点检测与匹配FPGA硬件实现3.5.1DDR3读写3.5.2SURF检测子3.5.3汉明距离匹配3.5.4误匹配剔除3.5.5亚像素定位3.6实验验证和FPGA性能分析3.6.1遥感...