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检索注意力：通过向量检索加速长上下文大型语言模型推理
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了RetrievalAttention方法，用于解决Transformer模型在处理长上下文时的推理延迟和GPU内存消耗问题。该方法通过在CPU内存中构建近似最近邻搜索索引，利用注意力的动态稀疏特性，降低了推理成本和内存需求，同时保持了模型准确性。检索注意力仅需16GB的GPU内存，显著提高了推理效率。
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关键要点
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本研究提出了RetrievalAttention方法，解决Transformer模型在处理长上下文时的推理延迟和GPU内存消耗问题。
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该方法在CPU内存中构建近似最近邻搜索索引，利用注意力的动态稀疏特性。
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RetrievalAttention显著降低了推理成本和内存需求，同时保持了模型的准确性。
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检索注意力在支持128K个标记的情况下仅需16GB的GPU内存，显著提高了推理效率。
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