使用跨层注意力减小 Transformer 键 - 值缓存大小

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

使用交叉层注意力（CLA）设计可以进一步减小关键 - 值缓存的大小，而几乎保持与未修改 MQA 相同的准确性，在从头开始训练 1B 和 3B 参数模型的实验中证明 CLA 在内存 / 准确性权衡方面提供了帕累托改进，使得推断能处理比传统 MQA 更长的序列长度和更大的批次大小

EL-attention是一种高效的无损注意力机制，通过扩展query并共享key和value来提高推断速度。

EL-attention transformer 扩展query 推断速度 无损注意力机制 缓存 记忆高效
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