简介:

MoBA 是一种用于长文本上下文的混合块注意力机制,旨在提升大语言模型的效率。

功能:

可训练的块稀疏注意力机制,高效处理长序列

无参数的 Top-k 门控机制,选择最相关的块

无缝切换全注意力和稀疏注意力模式

与现有 Transformer 架构兼容,易于集成

支持 1M 长上下文的高效计算

提供 PyTorch 实现,便于开发者使用

支持 Flash Attention,进一步优化性能

提供详细的文档和示例代码,方便上手

需求人群:

"MoBA 适合需要处理长文本的大语言模型开发者、研究人员以及对高效注意力机制感兴趣的 AI 从业者。它能够帮助他们在处理长文本任务时显著提升效率,同时保持模型性能。"

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