要約:
- 大規模言語モデル（LLM）は非常に長いコンテキストウィンドウをサポートしていますが、標準の注意機構の二次の複雑性により、Time-to-First-Token（TTFT）の遅延が著しく延長されます。
- 注意の二次の複雑性を軽減する現在の方法には、疎な注意、低ランク行列、統合疎な低ランク注意、再帰状態、外部メモリが含まれます。
- 中国の研究者チームが提案したSampleAttentionは、適応的な構造化疎な注意機構であり、高いTTFT遅延に効果的に対処します。
- SampleAttentionは、ランタイム中にヘッド固有の疎なパターンを動的に捉え、TTFTを低オーバーヘッドで短縮します。
- 提案された方法は、ChatGLM2-6BやinternLM2-7Bなどの広く使用されているLLMのバリアントで評価され、長いコンテキストシナリオでの効果を示しました。
考察:
SampleAttentionは、計算オーバーヘッドを削減しながら精度を維持することで、LLMの高いTTFT遅延の問題に効果的に対処する研究です。ローカルウィンドウと列ストライプのパターンの組み合わせにより、重要な情報を効率的に処理する手法として、リアルタイムアプリケーションにおけるSampleAttentionは有望な進歩となっています。