混合稀疏注意力：解锁大语言模型长文本生成新纪元
引言： 随着大语言模型（LLM）在长文本场景下的应用不断涌现，其核心注意力机制也面临着新的挑战。传统的注意力机制计算成本高昂，而现有的稀疏注意力方法往往采用统一的模式，无法捕捉到大语言模型中多样的注意力模式，导致不同注意力头的精度-代价权衡被忽略。为了解决这一问题，清华大学、无问芯穹和上海交通大学的研究团队提出了混合稀疏注意力（MoA）方案，为不同的注意力头和层定制独特的稀疏注意力配置，实现了长文本生成效率和精度的双重提升。
MoA：打破传统，定制化稀疏注意力
MoA 的核心思想是根据不同注意力头的特性，为其分配不同的稀疏模式。研究团队发现，在大语言模型中，不同的注意力头表现出各异的注意力模式和扩展规则：有的关注全局信息，有的则聚焦局部；有的注意力范围随输入长度增加而扩展，有的则保持不变。传统的统一稀疏注意力机制破坏了这些固有的特性，导致模型在长文本场景下的有效上下文长度受到限制。
MoA 构建了一个包含多种注意力模式及其扩展规则的搜索空间，通过分析模型，评估潜在配置，为每个注意力头找到最优的稀疏注意力模式和扩展规则。这就像为每个注意力头量身定制了一套独特的“眼镜”，使其能够更精准地捕捉到关键信息。
MoA 的优势：
- 更长的有效上下文长度： MoA 可以将有效上下文长度提升约 3.9 倍，即使在 25% 的注意力稠密度下，也能记忆几乎 100% 的上下文。
- 更高的信息检索精度： 在长文本信息检索任务中，MoA 将 Vicuna-7B、Vicuna-13B 和 Llama3-8B 模型的信息检索准确率提高了 1.5-7.1 倍，显著优于统一注意力基线方法 StreamingLLM。
- 更快的生成速度： MoA 减少了注意力计算量和存储量，结合 CUDA GPU 算子优化，将 7B 和 13B 稠密模型的生成吞吐量分别提升了 6.6-8.2 倍和 1.7-1.9 倍。
MoA 的应用：
MoA 的高效性和准确性使其在长文本生成、信息检索、问答等领域具有广阔的应用前景。例如，MoA 可以用于构建更强大的长文本摘要模型，帮助用户快速理解长篇文档；也可以用于开发更精准的机器翻译系统，更好地处理长句和复杂语义。
结论：
MoA 的出现为大语言模型的长文本生成开辟了新的道路。它不仅提升了模型的效率和精度，更重要的是，它为我们提供了一种新的思路，即根据模型的特性定制化地进行优化，以更好地发挥大语言模型的潜力。随着 MoA 的进一步发展，我们可以期待大语言模型在长文本场景下的应用将更加广泛，为我们带来更多惊喜。
参考文献：
[1] 论文链接
[2] 代码链接
[4] StreamingLLM
[5] FlashAttention2
[6] Longformer
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