主要观点总结
来自斯坦福、MIT等机构的研究人员推出了一种名为LoLCATs的低秩线性转换方法，用于将传统注意力无缝转移到线性注意力。该方法通过替换原始注意力部分并实现线性化转换，仅需0.2%的参数更新即可恢复精度。此外，LoLCATs实现了极小的开销和接近原始模型的性能，并且适用于生产级别的大模型。该研究的关键点包括可学习的线性注意力、低秩适配和分层优化。对于大规模模型如Llama 3.1 405B，研究者采用更精细的逐块训练来提高效率。总之，LoLCATs显著提高了不同任务和不同LLM的质量和训练效率。
关键观点总结
关键观点1: LoLCATs实现无缝转移到线性注意力
通过替换原始注意力部分并设计可学习的线性注意力来实现无缝转移。
关键观点2: 只需0.2%的参数更新即可恢复精度
通过低秩适配和分层优化技术，仅更新少量参数就能保持模型精度。
关键观点3: LoLCATs实现极小开销和接近原始性能
该方法具有高效的线性化转换，实现了接近原始模型的性能，同时保持了低开销。
关键观点4: 适用于生产级别的大模型
通过采用更精细的逐块训练策略，成功线性化大型模型如Llama 3.1 405B。
关键观点5: 显著提高质量和训练效率
与最近的一些线性化方法相比，LoLCATs在质量和训练效率上实现了显著改进。
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新智元报道 编辑：alan 【新智元导读】 近日，来自斯坦福、MIT等机构的研究人员推出了低秩线性转换方法，让传统注意力无缝转移到线性注意力，仅需0.2%的参数更新即可恢复精度，405B大模型两天搞定！ 生产级大模型应用线性注意力的方法，来了。 线性Attention（包括RNN系列），再也不用困在几B参数的范围内娱乐了。 一套方法，即可线性化现有各种量级的Transformer模型，上至Llama 3.1 405B，也只需要十来张显卡在两天内搞定！ 这就是斯坦福、MIT等科研机构推出的低秩线性转换LoLCATs（Low-rank Linear Conversion with Attention Transfer）。 论文与代码：https://github.com/HazyResearch/lolcats 应用LoLCATs，可以实现传统注意力（softmax）到线性注意力的无缝转移， 且转换后仅需开销很低的微调（LoRA），0.2%的参数更新即可恢复精度，对比同类的线性注意力模型或方法， 5-
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