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Cost-Optimal Grouped-Query Attention for Long-Context Large Language Models

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。

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内容提要

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在处理长上下文时的成本优化问题。通过比较不同参数、上下文长度和注意力头配置，发现较大模型与较少注意力头能以更低成本实现更低损失，为LLMs的发展提供了重要启示。

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