이번 포스트에서는 xFormers라는 실용적인 툴킷을 활용하여 GPU에서 메모리 효율적인 트랜스포머 모델을 구축하는 방법을 설명합니다. 먼저, 메모리 효율적인 주의(attention) 메커니즘을 표준 구현과 비교하여 검증하고, 다양한 시퀀스 길이에 따른 속도와 메모리 사용량을 비교합니다. 이어서 인과적 마스킹(causal masking), 패킹된 가변 길이 시퀀스(packed variable-length sequences), 그룹화된 쿼리 주의(grouped-query attention), 그리고 사용자 정의 ALiBi 편향(custom ALiBi biases)에 대해 다룹니다. 마지막으로, 이러한 요소들을 결합하여 SwiGLU 레이어와 자동 혼합 정밀도 훈련을 사용하는 학습 가능한 GPT 스타일 모델을 구축하는 방법을 소개합니다.

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