저도 최근에 flash attention 써봤는데 정말 빨라지더라고요 ㅋㅋ
프롬프트
트랜스포머 모델에서 attention 계산 효율 개선해본 분 있나요?
최근에 긴 시퀀스 처리하면서 attention 레이어의 연산량 때문에 고민이 많아요. 표준 self-attention이 O(n²) 복잡도라서 입력이 길어지면 메모리도 터지고 속도도 장난 아니더라고요.
sparse attention나 local attention 같은 방식들을 봤는데 실제로 프로젝트에 적용해보신 분 계신가요? 정확도 손실은 얼마나 되는지, 실제로 얼마나 빨라지는지 궁금해요. 아니면 다른 방법들 써보신 경험 있으시면 공유 부탁드립니다.
참고로 저는 지금 Python에서 PyTorch 쓰고 있고, 모델 재학습은 가능한 상황이에요.
sparse attention나 local attention 같은 방식들을 봤는데 실제로 프로젝트에 적용해보신 분 계신가요? 정확도 손실은 얼마나 되는지, 실제로 얼마나 빨라지는지 궁금해요. 아니면 다른 방법들 써보신 경험 있으시면 공유 부탁드립니다.
참고로 저는 지금 Python에서 PyTorch 쓰고 있고, 모델 재학습은 가능한 상황이에요.
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댓글
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댓글목록
저도 같은 고민 했었는데 flash-attention 써봤더니 속도는 진짜 체감되더라고요. 정확도 손실은 거의 없고요. PyTorch 2.0부터 기본으로 지원하니까 한번 시도해볼 가치 있습니다.
저도 비슷한 상황을 겪었는데 flash-attention 시도해보세요. 정확도 손실 거의 없으면서 속도가 체감으로 2-3배 빨라졌거든요. PyTorch에서 쓰기도 간단하고요.
sparse attention은 좋긴 한데 구현이 복잡하고 프레임워크 지원이 미묘해서 프로덕션에 가져가기 힘들었어요. 차라리 시퀀스 길이 줄이거나 sliding window attention 쓰는 게 실무에선 낫더라고요.
정확도 vs 속도 트레이드오프는 결국 데이터셋과 태스크에 따라 다르니까 몇 가지 방식 다 시도해보는 게 좋습니다.
sparse attention은 좋긴 한데 구현이 복잡하고 프레임워크 지원이 미묘해서 프로덕션에 가져가기 힘들었어요. 차라리 시퀀스 길이 줄이거나 sliding window attention 쓰는 게 실무에선 낫더라고요.
정확도 vs 속도 트레이드오프는 결국 데이터셋과 태스크에 따라 다르니까 몇 가지 방식 다 시도해보는 게 좋습니다.
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