通过硬件对齐的层次稀疏注意力实现的Mamba随机长上下文访问

本研究针对递归神经网络（RNN）无法随机访问历史上下文的问题，提出了一种名为层次稀疏注意力（HSA）的新型机制，旨在在保持高效性的同时增强长范围随机访问能力。研究表明，将HSA与Mamba结合形成的RAMba能够在64百万上下文中实现完美的密码检索准确率，展示了其在长上下文建模方面的巨大潜力。

本研究提出了一种层次稀疏注意力（HSA）机制，以解决递归神经网络（RNN）在随机访问历史上下文时的问题。结合Mamba形成的RAMba在6400万上下文中实现了完美的密码检索准确率，展示了长上下文建模的潜力。

密码检索 层次稀疏注意力 硬件 递归神经网络 长上下文 随机访问
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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