研究者提出潜在稀疏注意力LSA方法
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研究者提出潜在稀疏注意力LSA方法
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AI 综述
Ales Kubicek等作者提出潜在稀疏注意力（LSA）方法，用于超长上下文场景。该方法在学习的隐空间中对key分层聚类，让query只对聚类层级打分，而非逐key计算，从而避免逐key计算带来的二次方开销。作者称，LSA在超长上下文下保持精度，并加速prefill、decode与训练。目前结论来自作者在论文中的表述。
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最新进展11月2日 13:00
Latent Sparse Attention（LSA）：面向亚二次方超长上下文的注意力方法报道时间线
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11月2日
- arXiv cs.AILatent Sparse Attention（LSA）：面向亚二次方超长上下文的注意力方法
研究者提出 Latent Sparse Attention（LSA），在学习的隐空间中对 key 分层聚类，让 query 只对聚类层级打分而非逐 key 计算，从而在超长上下文下保持精度并加速 prefill、decode 与训练。
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