パッキングシーケンス、GQA、ALiBi、SwiGLU、因果アテンションを用いたメモリ効率的なTransformerの構築方法（xFormers活用）

MarkTechPost は、GPU上で高速かつメモリ効率の高いTransformerモデルを構築するための実践的ツールキット「xFormers」の使用法を紹介しています。記事では、標準的な実装との比較を通じて、因果マスクやパッキングシーケンス、グループ化クエリアテンション（GQA）、カスタムALiBi位置バイアスなどの技術を組み合わせ、訓練可能なGPTスタイルのモデルを実装する方法を解説します。