Attention Sinks 简介
Attention Sinks 是一种新的注意力机制,可以让预训练语言模型生成无限长度的连贯文本,同时保持恒定的内存使用。它通过保留初始 token 的注意力信息(称为"注意力池"),并使用滑动窗口来处理最近的 token,从而实现了高效的长文本生成。
Attention Sinks 的主要优势包括:
- 能够生成无限长度的流畅文本,而不会出现质量下降
- 内存使用保持恒定,不会随着生成长度增加而增加
- 不需要对模型进行重新训练,可以直接应用于现有的预训练模型
使用方法
使用 Attention Sinks 非常简单,只需要将模型导入从 attention_sinks
替换为 transformers
:
from attention_sinks import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf", device_map="auto")
生成文本的方式与 transformers
相同:
import torch
from transformers import AutoTokenizer, TextStreamer, GenerationConfig
from attention_sinks import AutoModelForCausalLM
model_id = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
device_map="auto",
torch_dtype=torch.float16,
attention_sink_size=4,
attention_sink_window_size=1020,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
text = "Attention Sinks 的主要优势是"
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
streamer = TextStreamer(tokenizer)
generated_tokens = model.generate(
input_ids,
generation_config=GenerationConfig(
use_cache=True,
min_new_tokens=100,
max_new_tokens=1000,
),
streamer=streamer,
)
相关资源
- Attention Sinks GitHub 仓库 - 官方实现和文档
- Efficient Streaming Language Models with Attention Sinks 论文 - 介绍 Attention Sinks 原理的论文
- Hugging Face Blog: Attention Sinks - 详细介绍 Attention Sinks 工作原理的博客文章
- Attention Sinks 演示脚本 - 展示无限长度文本生成的演示代码
- Attention Sinks FAQ - 常见问题解答
总结
Attention Sinks 为大型语言模型的长文本生成提供了一个简单而有效的解决方案。它不仅能够生成无限长度的流畅文本,还能保持恒定的内存使用,是一个值得关注和尝试的新技术。无论是对于研究人员还是实践者,Attention Sinks 都提供了广阔的应用前景。
项目链接:www.dongaigc.com/a/attention-sinks-introduction-guide
https://www.dongaigc.com/a/attention-sinks-introduction-guide
www.dongaigc.com/p/tomaarsen/attention_sinks
https://www.dongaigc.com/p/tomaarsen/attention_sinks
标签:attention,Sinks,Attention,流式,model,文本,sinks From: https://blog.csdn.net/Nifc666/article/details/142105731