主要观点总结
来自韩国科学技术研究院、LG和DeepMind的研究人员提出了一种新的Transformer架构，名为Block Transformer，旨在解决原始Transformer推理速度慢、内存开销大的问题。通过对注意力机制进行切块调整，Block Transformer将原始Transformer的全局注意力分解为块级注意力和块内注意力，分别由Block Decoder和Token Decoder处理。这种方法在不影响模型质量的前提下，显著提高了推理速度，降低了内存开销。论文地址：https://arxiv.org/abs/2406.02657。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景
原始Transformer每生成一个Token就要访问一次全局KV缓存，导致推理速度慢、内存开销大。
关键观点2: 新方法介绍
Block Transformer通过对注意力机制进行切块调整，将原始Transformer的全局注意力分解为块级注意力和块内注意力，分别由Block Decoder和Token Decoder处理，提高了推理速度。
关键观点3: 核心思路
Block Transformer的核心思路是将原始Transformer的全局注意力分解，通过切块的方式降低计算复杂度和内存占用，提高推理吞吐量。
关键观点4: 性能提升
Block Transformer的推理吞吐量最高提升20倍，同时保持较高的准确率。此外，它还降低了模型的训练成本和内存开销。
文章预览
点击上方 ↑↑↑ “ OpenCV学堂 ”关注我 来源：公众号 量子位 授权 只要将注意力切块，就能让大模型解码提速20倍。 来自韩国科学技术研究院、LG和DeepMind的研究人员，提出了一种新的Transformer架构。 不仅获得了更快的推理速度，内存开销也大幅度下降。 研究人员详细分析了原始Transformer推理速度慢的原因—— 原始Transformer每生成一个Token就要访问一次全局KV缓存 ，消耗了大量资源。 实际上，这种方法的GPU 有效利用率不到1% ，其余的99%都用在了内存访问上。 针对这一问题，团队对Transformer的注意力机制进行了切块调整，提出了名为 Block Transformer 的新架构。 结果在没有明显质量损失的情况下，推理 吞吐量提升了10-20倍 。 有网友表示，自己之前也有过类似的思路，但结果模型的性能不足，现在这个方法看上去确实有效削减了KV缓存。 “切开”Tra
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