TriAttention提出长上下文稀疏混合精度注意力
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TriAttention提出长上下文稀疏混合精度注意力
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AI 综述
Hanzhi Zhang 等作者提出 TriAttention，一种面向长上下文大语言模型推理的注意力方法：把 query-key tile 分到跳过、4-bit、8-bit 三档计算，用 4-bit 保留对量化不敏感的交互以降低成本。作者称，该方法用两条对角距离边界编码每个 head 的计算区域，使策略存储与上下文长度无关。报道未给出实测效果。
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最新进展11月6日 13:00
TriAttention：面向长上下文 LLM 推理的统一稀疏混合精度注意力机制报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- arXiv cs.AITriAttention：面向长上下文 LLM 推理的统一稀疏混合精度注意力机制
TriAttention 将 query-key tile 分配至跳过、4-bit 或 8-bit 三档计算，用两条对角距离边界编码每个 head 的计算区域，使策略存储与上下文长度无关。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。