English(EN) LoGo: Token-Level Dynamic Local-Global Attention

LoGo 引入动态注意力，实现高效长上下文 LLM

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-01 04:00

研究人员推出 LoGo，一种新颖的令牌级动态局部-全局注意力机制，旨在提高大型语言模型的效率。LoGo 通过允许所有令牌访问局部注意力，同时为需要长距离信息的令牌选择性地激活全局注意力，来动态分配注意力预算。这种方法旨在保持全注意力 Transformer 的扩展行为，同时在涉及长距离检索的任务中，与静态局部-全局混合模型和全注意力模型相比，提供显著的改进。 AI

影响提高了长上下文 LLM 的计算效率，可能使更强大的模型能够处理复杂任务。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Yuqi Pan, Zheng Li, Bohao Tang, Zhen Qin, Guoqi Li · 2026-09-01 04:00

LoGo：Token级动态局部-全局注意力

arXiv:2608.29539v1 Announce Type: new Abstract: As context lengths scale, attention increasingly becomes a primary computational bottleneck in large language models. Standard Transformers remain powerful but computationally inefficient, as they allocate the same attention budget …

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LoGo：Token级动态局部-全局注意力

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