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  1. TOOL · CL_212076 ·

    新的微调方法使LLM能够实现长上下文稀疏注意力

    研究人员开发了一种新颖的方法，用于微调Transformer语言模型以使用稀疏注意力处理长上下文。该技术允许模型适应特定的KV缓存策略，其性能通常优于使用精确注意力训练的模型。该方法需要中等硬件，例如单个Nvidia A100 GPU，并得到了新的开源库KeysAndValues的支持，该库为长上下文推理和微调提供了高效的实现。