MoBA: Kimi 推出的支持长上下文处理的大语言模型

综合介绍

MoBA（Mixture of Block Attention）是由MoonshotAI开发的一种创新注意力机制，专为长上下文处理的大语言模型（LLMs）设计。MoBA通过将全上下文划分为多个块，每个查询token学习关注最相关的KV块，从而实现高效的长序列处理。其独特的无参数top-k门控机制确保模型仅关注最具信息量的块，显著提升计算效率。MoBA能够在全注意力和稀疏注意力模式之间无缝切换，既保证了性能，又提高了效率。该技术已成功应用于支持Kimi的长上下文请求，展示了在高效注意力计算方面的显著进步。

功能列表

• 块稀疏注意力：将全上下文划分为多个块，每个查询token学习关注最相关的KV块。
• 无参数门控机制：引入无参数top-k门控机制，选择每个查询token最相关的块。
• 全稀疏注意力切换：在全注意力和稀疏注意力模式之间无缝切换。
• 高效计算：显著提升长上下文任务的计算效率。
• 开源代码：提供完整的开源代码，便于用户使用和二次开发。

使用帮助

安装流程

1. 创建虚拟环境：

   conda create -n moba python=3.10
conda activate moba

2. 安装依赖：

   pip install .

快速开始

我们提供了与transformers兼容的MoBA实现。用户可以通过--attn参数在moba和moba_naive之间选择注意力后端。

python3 examples/llama.py --model meta-llama/Llama-3.1-8B --attn moba

详细功能操作流程

1. 块稀疏注意力：在处理长上下文时，MoBA将全上下文划分为多个块，每个查询token学习关注最相关的KV块，从而实现高效的长序列处理。
2. 无参数门控机制：MoBA引入了一种无参数top-k门控机制，选择每个查询token最相关的块，确保模型仅关注最具信息量的块。
3. 全稀疏注意力切换：MoBA设计为全注意力的灵活替代方案，允许在全注意力和稀疏注意力模式之间无缝切换，既保证了性能，又提高了效率。
4. 高效计算：通过上述机制，MoBA显著提升了长上下文任务的计算效率，适用于各种复杂推理任务。

示例代码

以下是一个使用MoBA的示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.1-8B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.1-8B", attn="moba")
inputs = tokenizer("长上下文示例文本", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
print(outputs)

一句话描述（简介）

MoBA是一种创新的块注意力机制，专为长上下文处理的大语言模型设计，显著提升计算效率，支持全稀疏注意力切换。

网页关键字

长上下文处理, 块注意力机制, 大语言模型, 高效计算, MoonshotAI

综合介绍

MoBA（Mixture of Block Attention）是由MoonshotAI开发的一种创新注意力机制，专为长上下文处理的大语言模型（LLMs）设计。MoBA通过将全上下文划分为多个块，每个查询token学习关注最相关的KV块，从而实现高效的长序列处理。其独特的无参数top-k门控机制确保模型仅关注最具信息量的块，显著提升计算效率。MoBA能够在全注意力和稀疏注意力模式之间无缝切换，既保证了性能，又提高了效率。该技术已成功应用于支持Kimi的长上下文请求，展示了在高效注意力计算方面的显著进步。

功能列表

• 块稀疏注意力：将全上下文划分为多个块，每个查询token学习关注最相关的KV块。
• 无参数门控机制：引入无参数top-k门控机制，选择每个查询token最相关的块。
• 全稀疏注意力切换：在全注意力和稀疏注意力模式之间无缝切换。
• 高效计算：显著提升长上下文任务的计算效率。
• 开源代码：提供完整的开源代码，便于用户使用和二次开发。

使用帮助

安装流程

1. 创建虚拟环境：

   conda create -n moba python=3.10
conda activate moba

2. 安装依赖：

   pip install .

快速开始

我们提供了与transformers兼容的MoBA实现。用户可以通过--attn参数在moba和moba_naive之间选择注意力后端。

python3 examples/llama.py --model meta-llama/Llama-3.1-8B --attn moba

详细功能操作流程

1. 块稀疏注意力：在处理长上下文时，MoBA将全上下文划分为多个块，每个查询token学习关注最相关的KV块，从而实现高效的长序列处理。
2. 无参数门控机制：MoBA引入了一种无参数top-k门控机制，选择每个查询token最相关的块，确保模型仅关注最具信息量的块。
3. 全稀疏注意力切换：MoBA设计为全注意力的灵活替代方案，允许在全注意力和稀疏注意力模式之间无缝切换，既保证了性能，又提高了效率。
4. 高效计算：通过上述机制，MoBA显著提升了长上下文任务的计算效率，适用于各种复杂推理任务。

示例代码

以下是一个使用MoBA的示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.1-8B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.1-8B", attn="moba")
inputs = tokenizer("长上下文示例文本", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
print(outputs)