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实体 The Sparse Frontier: Sparse Attention Trade-offs in Transformer LLMs

The Sparse Frontier: Sparse Attention Trade-offs in Transformer LLMs

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  1. TOOL · CL_108061 ·

    稀疏注意力方法为长上下文 LLM 提供了有效的权衡

    一篇题为“稀疏前沿:Transformer LLM 中的稀疏注意力权衡”的新研究论文对 Transformer 模型中的稀疏注意力方法进行了全面分析。该研究是迄今为止对免训练稀疏注意力进行的最大规模的实证分析,评估了跨不同模型系列和大小的六种方法,序列长度高达 128K 个 token,稀疏度高达 0.95。主要发现表明,稀疏注意力是有效的,在同等成本下,较大的稀疏模型优于较小的密集模型。研究还强调,目前在预填充期间进行细粒度的每查询…