如何使用xFormers構建高效記憶體Transformer模型

該文介紹了xFormers工具包的實現細節，驗證了該記憶體節省型注意力機制相較於標準實現的效果，並比較了不同序列長度下的速度和記憶體使用情況。文中涵蓋因果遮罩、打包可變長序列、分組查詢注意力以及自訂ALiBi偏差的應用，最終整合成一個可訓練的GPT風格模型，並採用了SwiGLU層與自動混合精度訓練技術。此內容有助於AI Builder理解先進Transformer優化技術與實踐方案。