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Junhao Hu

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TOOL · CL_154325 · Jul 21 · 04:00

研究发现，大型语言模型中的稀疏注意力会产生悖论式复杂性增加

研究人员发现了一种称为“少即是少”（Lil）的现象，即在大型语言模型中应用后训练稀疏注意力算法会悖论式地增加推理复杂性和延迟。这是因为稀疏注意力导致的信息丢失会显著延长输出序列。为解决此问题，研究人员提出了一种早期停止算法，该算法能检测到信息损失超过收益的时机，从而在准确性略有下降的情况下，将令牌消耗量减少高达90%。