Star-Attention

简介:

高效长序列大型语言模型推理技术

功能:

- 块稀疏注意力机制:Star Attention通过块局部注意力和全局序列注意力的两阶段操作,有效处理长序列数据。

- 显著加速推理:在保持高准确率的同时,推理速度提升高达11倍。

- 兼容性强:与多数基于Transformer的LLM兼容,无需额外训练。

- 易于集成:可以与其他优化技术结合使用,如Flash Attention和KV缓存压缩。

- 高效处理长序列:特别适用于需要处理长序列数据的大型语言模型。

- 灵活配置:支持不同模型和序列长度的配置,以适应不同的应用场景。

需求人群:

"目标受众为AI研究者、数据科学家和软件开发者,特别是那些需要处理长序列数据并寻求提高大型语言模型推理效率的专业人士。Star-Attention通过提高推理速度和保持高准确率,帮助他们优化模型性能,加速产品上市时间。"

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