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遗忘变换器的自适应计算剪枝
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内容提要
本文提出了一种自适应计算剪枝方法（ACP），有效解决遗忘变换器中注意力头快速遗忘的问题。研究表明，ACP可减少约70%的计算量，提高训练吞吐量10%至35%，在长上下文中效果更为显著，且性能保持稳定。
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关键要点
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提出了一种自适应计算剪枝方法（ACP）
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解决遗忘变换器中注意力头快速遗忘的问题
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ACP动态调整剪枝阈值，减少输入输出依赖的计算
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ACP可使软最大注意力的计算量减少约70%
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提升训练吞吐量10%至35%
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在长上下文中节省的计算效果更显著
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性能保持稳定，无下降
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