通过使用 Flash Attention 2 的打包来提高 Hugging Face 训练效率

这篇文章来自 Hugging Face，可能讨论了大型语言模型 (LLM) 训练方面的进展。重点是提高训练效率，这是 LLM 开发的关键方面，因为计算成本很高。“打包”的提及表明了优化数据处理的技术，可能通过分组较小的数据块。“Flash Attention 2”表明使用了特定的、优化的注意力机制，可能旨在加速转换器模型中计算密集型的注意力层。这篇文章可能详细介绍了这种方法的好处，例如减少训练时间、降低内存使用量，以及潜在的改进模型性能。

• •Flash Attention 2 用于优化注意力机制。
• •采用打包技术来提高数据处理效率。
• •总体目标是减少训练时间和资源消耗。