[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
Show more

Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

ĐặC điểm hiệu suất của mô hình không gian trạng thái (SSM) và mô hình ngôn ngữ lai SSM-Transformer với độ dài ngữ cảnh dài

Created by
  • Haebom

Tác giả

Saptarshi Mitra, Rachid Karami, Hao Cheng Xu, Sitao Huang, Hyoukjun Kwon

Phác thảo

Bài báo này so sánh và phân tích toàn diện hiệu suất của các Mô hình Không gian Trạng thái (SSM) và các mô hình lai để khắc phục những hạn chế của kiến trúc Transformer hiện có, nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về trí tuệ máy móc có thể xử lý cục bộ các đầu vào liên tục và ngữ cảnh dài. Cụ thể, chúng tôi tập trung vào việc đánh giá hiệu suất suy luận ngữ cảnh dài trên GPU nhúng và GPU tiêu dùng, đồng thời chứng minh rằng SSM hiệu quả hơn Transformer trong xử lý chuỗi dài. Chúng tôi xác nhận rằng nó có thể xử lý tới 220K mã thông báo trên GPU tiêu dùng 24GB và nhanh hơn Transformer tới 4 lần trong ngữ cảnh dài. Ngoài ra, chúng tôi tiết lộ rằng hạt nhân SSM nhận biết phần cứng chiếm hơn 55% thời gian thực hiện suy luận, cho thấy đây là mục tiêu chính cho việc tăng tốc phần cứng trong tương lai. Cuối cùng, chúng tôi có kế hoạch công bố một khuôn khổ đánh giá hiệu suất cùng với kết quả phân tích đặc điểm cụ thể của thiết bị để đồng thiết kế hệ thống.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Thực nghiệm đã chứng minh rằng các mô hình dựa trên SSM hiệu quả hơn và vượt trội hơn Transformer trong việc xử lý ngữ cảnh văn bản dài.
◦
Đề Xuất hướng tối ưu hóa hệ thống để xử lý ngữ cảnh dài hạn trong môi trường GPU nhúng/người tiêu dùng.
◦
Chúng tôi trình bày hạt nhân SSM như là mục tiêu chính để tăng tốc phần cứng.
◦
Thúc đẩy nghiên cứu sâu hơn bằng cách cung cấp các đặc điểm hiệu suất chi tiết cho từng thiết bị và phát hành một khuôn khổ mã nguồn mở.
•
Limitations:
◦
Vì nghiên cứu này là đánh giá một mô hình và phần cứng cụ thể nên khả năng khái quát hóa sang các mô hình hoặc phần cứng khác có thể bị hạn chế.
◦
Chỉ xem xét khía cạnh hiệu suất và việc phân tích độ chính xác của mô hình là không đủ.
◦
Có thể còn thiếu việc đánh giá toàn diện các loại dữ liệu ngữ cảnh dạng dài khác nhau.
👍
Made with Slashpage