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Top-Theta Attention: Sparsifying Transformers through Compensated Thresholding
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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
本研究提出了一种Top-Theta注意力方法，通过补偿阈值有效剪枝不重要的注意力元素，从而降低变压器模型的计算复杂性。在生成解码阶段，该方法将V缓存行数减少了3倍，在预填充阶段则降低了10倍的注意力元素数量，同时保持了模型的准确度。
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关键要点
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Top-Theta注意力方法通过补偿阈值有效剪枝不重要的注意力元素。
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该方法在生成解码阶段将V缓存行数减少了3倍。
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在预填充阶段，该方法降低了10倍的注意力元素数量。
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Top-Theta注意力方法在不牺牲模型准确度的前提下，显著提升了自注意力矩阵乘法的效率。
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