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超级关注力：近线性时间的长篇长文本关注力
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内容提要
该文介绍了一种名为HyperAttention的近似注意力机制，用于解决大型语言模型中使用的复杂长上下文所带来的计算挑战。实证结果表明，HyperAttention优于现有方法，在不同长上下文数据集上的实证性能表现良好，能够实现5倍的加速。
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关键要点
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提出了一种名为HyperAttention的近似注意力机制。
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HyperAttention旨在解决大型语言模型中复杂长上下文带来的计算挑战。
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通过引入两个参数来衡量问题的难度，实现线性时间采样算法。
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HyperAttention具有模块化设计，易于集成其他快速底层实现，特别是FlashAttention。
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利用局部敏感哈希（LSH）识别大条目，HyperAttention在速度上优于现有方法。
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在不同长上下文数据集上验证了HyperAttention的实证性能。
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例如，ChatGLM2的推理时间加快50%，困惑度从5.6增加到6.3。
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对于131k的更大上下文长度，HyperAttention在单个注意层上实现了5倍的加速。
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