层间重打包优化变长混合注意力训练
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层间重打包优化变长混合注意力训练
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AI 综述
Jiahao Zhang 等作者提出 Layerwise Repacking，用于变长混合注意力模型的训练。该方法让全注意力层继续由 SP16/32 父组处理，同时把样本重打包进节点内的 SP{1,2,4,8} 稀疏子组，隐藏状态在全注意力层之间保持。 据作者描述，布局切换复用全注意力层已有的两处 Ulysses 通信点，因此不增加重分布开销。
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最新进展10月28日 12:00
Layerwise Repacking：无需额外重分布步骤的变长混合注意力训练报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.AILayerwise Repacking：无需额外重分布步骤的变长混合注意力训练
Layerwise Repacking 让混合注意力模型在变长训练中保留 SP16/32 父组处理全注意力层，同时把样本重打包进节点内 SP{1,2,4,8} 稀疏子组，布局切换复用全注意力层已有的两处 Ulysses 通信点，不增加重分布开销。
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