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Squeezed Attention: Accelerating Inference of Large Language Models with Long Context Lengths

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了一种“压缩注意力”机制，以应对长输入提示对大语言模型推理效率的挑战。通过优化固定上下文，显著提高了推理速度，实验结果显示速度提升超过4倍，同时保持了较低的准确性损失。

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标签

models 压缩注意力 固定上下文 大语言模型 推理效率 速度提升
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