В чем преимущества использования разреженного внимания в больших языковых моделях?

Некоторые преимущества использования разреженного внимания в больших языковых моделях:

• Вычислительная эффективность. habr.com Сокращение числа токенов снижает сложность механизма внимания, что особенно важно для длинных последовательностей. habr.com
• Масштабируемость. habr.com Модель способна обрабатывать значительно большие контексты. habr.com
• Адаптивность. habr.com Обучаемая функция позволяет динамически выделять наиболее важную информацию в каждом блоке, что делает метод более гибким по сравнению с простыми операциями усреднения или пуллинга. habr.com
• Снижение требований к памяти и пропускной способности. paperswithcode.com Разреженное внимание позволяет уменьшить объём памяти графического процессора и повысить пропускную способность декодирования. paperswithcode.com
• Ускорение обслуживания. www.chatpaper.ai Например, система LServe ускоряет предварительное заполнение больших языковых моделей (LLM) до 2,9 раз и декодирование в 1,3–2,1 раза по сравнению с vLLM, сохраняя точность работы с длинным контекстом. www.chatpaper.ai