韩国科研团队与科技研究院、LG和DeepMind合作研发了一种新型Transformer架构，称为Block Transformer。这种架构通过分割注意力机制，显著提高了大模型的解码速度，提升了20倍，同时降低了内存需求。研究指出，原始Transformer的全局KV缓存由于频繁访问导致计算效率低下，GPU利用率仅有1%。Block Transformer通过块级和块内注意力机制有效解决了这个问题，提升了推理吞吐量，保持或提高了模型性能。实验显示，Block Transformer在HellaSwag等任务上的准确性与原模型相当，而且在训练效率和内存使用方面表现出色。这项创新技术有潜力加速大模型的实际应用。

韩国科研团队与LG、DeepMind合作，提出一种新型Transformer架构——Block Transformer，通过切分注意力机制，显著提高了大模型的推理速度，最高提升达20倍。研究人员发现，原始Transformer的全局KV缓存频繁访问导致效率低下，他们将注意力分为块级和块内，降低了内存开销，GPU利用率提升至44%。Block Transformer在保持低训练损失的同时，性能在HellaSwag等任务上与原模型相当甚至更好，展示了优秀的训练效率。详情请参考arXiv:2406.02657。#Transformer创新#韩国科技突破#模型效率提升

韩国科研团队提出创新Transformer架构Block Transformer，通过拆分注意力机制，成功将大模型的解码速度提升20倍，有效解决了原始Transformer全局KV缓存频繁访问导致的低效问题。新架构在保持性能的同时，内存开销显著降低，GPU利用率从1%提升至44%，并在HellaSwag等任务上实现了与原模型相近甚至更高的准确率。研究论文已发表于arXiv:2406.02657。这项突破性成果有望加速大模型的实际应用。