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论文标题为“Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention”(原生稀疏注意力:硬件对齐和原生可训练的稀疏注意力)。
稀疏注意力为提高效率提供了一个有希望的方向,同时保持模型能力。我们介绍NSA,一种原生可训练的稀疏注意力机制,它将算法创新与硬件对齐优化相结合,以实现高效的长上下文建模。NSA采用动态分层稀疏策略,将粗粒token压缩与细粒token选择相结合,以保持上下文意识和本地精度。
实验显示,使用NSA预训练的模型在一般基准、长上下文任务和基于指令的推理中保持或超过全注意力模型。 与此同时,NSA在解碼、向前传播和向后传播的64k长度序列上实现了比Full Attention的大幅加速,验证了其在整个模型生命周期中的效率。