清华大学联合斯坦福大学提出混合注意力机制MoA，大模型解码速率提高6倍

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夕小瑶科技说 原创 作者 | Richard 随着大语言模型的规模不断扩大，如何在保持模型性能的同时提高其效率，成为了当前研究的热点问题。最近，清华大学联合斯坦福大学提出一种名为"注意力混合"(Mixture of Attention, MoA)的新方法，用于自动压缩大语言模型。 MoA的核心思想是为模型中的每个注意力头设计独特的稀疏注意力模式。与传统方法不同，MoA考虑了不同注意力头的多样性，并根据输入长度动态调整注意力范围。通过精心设计的数据集和自动优化流程，MoA能够在大幅提高模型效率的同时，保持甚至超越原始密集模型的性能。 实验结果表明，MoA显著扩展了模型的有效上下文长度，提高了检索准确率，并在各项基准测试中表现出色。更重要的是，MoA实现了这些改进的同时，还大大降低了计算资源的需求。 这项研究不仅为大语言模型的压缩和优化提供 ………………………………