BriefGPT - AI 论文速递
·
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。
📝
内容提要
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。
🎯
关键要点
- 提出了一种名为 EL-attention 的无损注意力机制。
- EL-attention 避免了传统多头注意力机制的高运算代价。
- 通过扩展 query 并共享 key 和 value 来构造注意力结果。
- EL-attention 实现了与传统方法相同的结果，且不损失准确性。
- 推断速度提高了 1.6 倍至 5.3 倍。
🏷️
标签
➡️
