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InAttention: Linear Context Extension for Transformers
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究使用InAttention替代自注意力机制，解决了变压器模型在上下文长度增加时VRAM需求增加的问题。该方法使VRAM使用量与上下文长度线性增长，降低资源需求，支持在消费级GPU上处理长序列。研究表明，微调可以在不增加训练成本的情况下扩展上下文长度，提升长序列性能。
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关键要点
- 本研究使用InAttention替代自注意力机制，解决了变压器模型在上下文长度增加时VRAM需求增加的问题。
- 该方法使VRAM使用量与上下文长度线性增长，降低资源需求。
- 支持在消费级GPU上处理长序列。
- 研究表明，微调可以在不增加训练成本的情况下扩展上下文长度，提升长序列性能。
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