RACE:按查询-键能量压缩RoPE注意力
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RACE:按查询-键能量压缩RoPE注意力
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AI 综述
Irene Tenison等作者提交论文,提出一种名为RACE的训练后注意力压缩方法:按Query-Key联合激活能量选择完整的rotary对,把预训练注意力转成原生降维形式。作者称,压缩结果直接折叠进模型权重,运行时无需重建,也不需要专用kernel。 该方法针对的是RoPE注意力中的KV缓存压缩,目前公开信息仅为论文表述,尚无独立验证或实际部署效果的数据。
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最新进展10月21日 12:00
RACE:基于 Query-Key 激活能量的 RoPE 对齐注意力压缩报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月21日
- arXiv cs.AIRACE:基于 Query-Key 激活能量的 RoPE 对齐注意力压缩
RACE 是一种训练后注意力压缩方法,通过按 Query-Key 联合激活能量选择完整的 rotary 对,将预训练注意力转为原生降维形式,压缩直接折叠进模型权重,无需运行时重建或专用 kernel。
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