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InfiniteHiP: Extending Language Model Context to 3 Million Tokens on a Single GPU
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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
本研究提出了InfiniteHiP框架，旨在解决大语言模型在处理长上下文时的推理速度慢和内存成本高的问题。该框架通过动态修剪无关上下文，实现对300万标记的处理，并在注意力解码上加速18.95倍，显著提升了实用性和效率。
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关键要点
- 本研究提出了InfiniteHiP框架，旨在解决大语言模型在处理长上下文时的推理速度慢和内存成本高的问题。
- InfiniteHiP通过模块化层次标记修剪算法动态消除无关上下文标记。
- 该框架能够处理长达300万标记的上下文。
- 在注意力解码方面，InfiniteHiP实现了18.95倍的加速，显著提升了实用性和效率。
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