Question: Can modality row selection be moved before the output projections?
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 42/100
- Tipo di issue
- Refactoring
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- distributed-systems, machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia da MiniMaxH3Transformer3DModel.forward e traccia il modo in cui norm_out, proj_out, audio_proj_out, video_indices e audio_indices interagiscono con la raccolta degli output context-parallel. Verifica se gli indici sono locali o globali e se l'inferenza distribuita o le predizioni delle righe di riferimento dipendono dall'ordine corrente; il lavoro è completato quando viene stabilita la validità dell'ottimizzazione e vengono documentati eventuali vincoli.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Question
In MiniMaxH3Transformer3DModel.forward, the output heads are currently applied to the entire packed sequence before selecting the video and audio rows:
hidden_states = self.norm_out(hidden_states, temb, timestep_indices)
video_output = self.proj_out(hidden_states).index_select(1, video_indices)
audio_output = self.audio_proj_out(hidden_states).index_select(1, audio_indices)
Since both output projections operate independently on the last feature dimension, would the following be mathematically equivalent?
hidden_states = self.norm_out(hidden_states, temb, timestep_indices)
video_hidden_states = hidden_states.index_select(1, video_indices)
audio_hidden_states = hidden_states.index_select(1, audio_indices)
video_output = self.proj_out(video_hidden_states)
audio_output = self.audio_proj_out(audio_hidden_states)
In other words:
index_select(Linear(H), I) = Linear(index_select(H, I))
This would avoid applying proj_out and audio_proj_out to rows that are not needed by the corresponding output head.
Is there any reason why the current order is required, such as:
- context-parallel output gathering;
- global versus local sequence indices;
- distributed inference constraints;
- numerical or checkpoint compatibility;
- or the need to preserve predictions for all reference rows?
I would appreciate any clarification about whether selecting the rows before the modality-specific output projections is a valid optimization.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 9.8k
- Fork
- 738
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
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