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斯坦福博士一己之力让Attention提速9倍!FlashAttention燃爆显存,Transformer上下文长度史诗级提升

继超快且省内存的注意力算法FlashAttention爆火后,升级版的2代来了。FlashAttention-2是一种从头编写的算法,可以加快注意力并减少其内存占用,且没有任何近似值。比起第一代,FlashAttention-2速度提升了2倍。甚至,相较于PyTorch的标准注意力,其运行速度最高可达9倍。一年前,StanfordAILab博士TriDao发布了FlashAttention,让注意力快了2到4倍,如今,FlashAttention已经被许多企业和研究室采用,广泛应用于大多数LLM库。如今,随着长文档查询、编写故事等新用例的需要,大语言模型的上下文以前比过去变长了许多——GPT-

node.js - Redis 'multi' 使用动机

从文档中可以清楚地看出,我应该在循环中或在经常调用的事件或函数中使用multi进行redis查询。示例表单文档:varredis=require("redis"),client=redis.createClient(),multi;//startaseparatemulticommandqueuemulti=client.multi();multi.incr("incrthing",redis.print);multi.incr("incrotherthing",redis.print);//runsimmediatelyclient.mset("incrthing",100,"inc

node.js - Redis 'multi' 使用动机

从文档中可以清楚地看出,我应该在循环中或在经常调用的事件或函数中使用multi进行redis查询。示例表单文档:varredis=require("redis"),client=redis.createClient(),multi;//startaseparatemulticommandqueuemulti=client.multi();multi.incr("incrthing",redis.print);multi.incr("incrotherthing",redis.print);//runsimmediatelyclient.mset("incrthing",100,"inc

node.js - Redis 中用于 node.js 的 Multi-Tenancy

我们有一个Multi-TenancyNodeJS应用程序,我们现在正在为我们的一些数据添加一个缓存层。我们的目标是将Redis缓存与redispackage一起使用并且我们正在尝试检查支持Multi-Tenancy的选项,并牢记两个要点:保护数据。清除租户级别的旧数据。到目前为止,我们的调查结果是我们可以为每个租户使用单独的Redis实例-这对我们来说不是一个好的解决方案。我们发现的另一种选择是使用“tenant_id:”前缀为我们的键命名空间。此选项解决了第一点-数据现在是安全的,但我们还有第二点需要解决。我们在这一点上的用例是,一个租户可以放置大量数据,这些数据将填满缓存并推出其他

node.js - Redis 中用于 node.js 的 Multi-Tenancy

我们有一个Multi-TenancyNodeJS应用程序,我们现在正在为我们的一些数据添加一个缓存层。我们的目标是将Redis缓存与redispackage一起使用并且我们正在尝试检查支持Multi-Tenancy的选项,并牢记两个要点:保护数据。清除租户级别的旧数据。到目前为止,我们的调查结果是我们可以为每个租户使用单独的Redis实例-这对我们来说不是一个好的解决方案。我们发现的另一种选择是使用“tenant_id:”前缀为我们的键命名空间。此选项解决了第一点-数据现在是安全的,但我们还有第二点需要解决。我们在这一点上的用例是,一个租户可以放置大量数据,这些数据将填满缓存并推出其他

相对位置编码之RPR式:《Self-Attention with Relative Position Representations》论文笔记

😄额,本想学学XLNet的,然后XLNet又是以transformer-XL为主要结构,然后transformer-XL做了两个改进:一个是结构上做了segment-level的循环机制,一个是在attention机制里引入了相对位置编码信息来避免不同segment的同一位置采用相同的绝对位置编码的不合理。但无奈看到相对位置编码这里我懵住了,只好乖乖追溯回去原始论文来学习学习嘿嘿🐶。🦄本文将以公式原理+举例的方式让你秒懂,放心食用。🚀RPR这论文就5页,方法部分就2页,看完结合网上理解下就ok了。🚀论文链接:https://arxiv.org/pdf/1803.02155.pdf👀三位谷歌大佬

swift - xcode 8 测试版 3 : Expected ',' joining parts of a multi-clause condition

在xcode8beta3中收到新警告。此语法有什么问题,还是xcode中存在错误?SwiftyJSON.swift:772:35:预期','连接多子句条件的部分ifleterrorValue=errorwhereerrorValue.code==ErrorNotExist{} 最佳答案 似乎已包含此功能:0099-conditionclauses.md试试这个:ifleterrorValue=error,errorValue.code==ErrorNotExist{} 关于swift-x

swift - xcode 8 测试版 3 : Expected ',' joining parts of a multi-clause condition

在xcode8beta3中收到新警告。此语法有什么问题,还是xcode中存在错误?SwiftyJSON.swift:772:35:预期','连接多子句条件的部分ifleterrorValue=errorwhereerrorValue.code==ErrorNotExist{} 最佳答案 似乎已包含此功能:0099-conditionclauses.md试试这个:ifleterrorValue=error,errorValue.code==ErrorNotExist{} 关于swift-x

动手学强化学习(一):多臂老虎机 Multi-armed Bandit

动手学强化学习(一):多臂老虎机Multi-armedBandit1.简介2.问题介绍2.1问题定义2.2形式化表述2.3累积懊悔2.4估计期望奖励3探索与利用的平衡3.1ϵ-贪婪算法3.2上置信界算法3.3汤普森采样算法4.总结更多Ai资讯:公主号AiCharm1.简介  强化学习关注智能体和环境交互过程中的学习,这是一种试错型学习(trial-and-errorlearning)范式。在正式学习强化学习之前,我们需要先了解多臂老虎机问题,它可以被看作简化版的强化学习问题。与强化学习不同,多臂老虎机不存在状态信息,只有动作和奖励,算是最简单的“和环境交互中的学习”的一种形式。多臂老虎机中的探

动手学强化学习(一):多臂老虎机 Multi-armed Bandit

动手学强化学习(一):多臂老虎机Multi-armedBandit1.简介2.问题介绍2.1问题定义2.2形式化表述2.3累积懊悔2.4估计期望奖励3探索与利用的平衡3.1ϵ-贪婪算法3.2上置信界算法3.3汤普森采样算法4.总结更多Ai资讯:公主号AiCharm1.简介  强化学习关注智能体和环境交互过程中的学习,这是一种试错型学习(trial-and-errorlearning)范式。在正式学习强化学习之前,我们需要先了解多臂老虎机问题,它可以被看作简化版的强化学习问题。与强化学习不同,多臂老虎机不存在状态信息,只有动作和奖励,算是最简单的“和环境交互中的学习”的一种形式。多臂老虎机中的探