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正文:英伟达近日提出全新Star Attention机制,显著提升大语言模型的推理效率,最高可加速10倍。该技术于11月26日发布,适用于处理长序列的Transformer模型,尤其在边缘计算设备如手机和AIPC中表现突出。Star Attention通过分块处理上下文和查询,有效降低了计算成本,同时保持较高精度。在RULER基准测试中,即使上下文长度达到1048K,Star Attention仍能保持90%的准确率,加速比达10.8×~16.9×。该技术可无缝集成至大多数基于Transformer的大规模语言模型中,无需额外微调,有望推动本地设备处理更长序列的应用发展。对于云端服务提供商,Star Attention同样有助于“降本增效”,减少能源消耗。论文地址:[]。

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