Prism Attention : mécanisme de partage d'indices pour l'inférence efficace des LLMs
En bref
- Prism Attention réduit le coût mémoire et calculatoire du cache KV en optimisant l'attention sparse.
- La méthode adapte dynamiquement les indices entre couches pour éviter une perte d'attention.
- Elle atteint un gain de vitesse de 3,4x par rapport à FlashAttention à 128K de contexte.
Une nouvelle méthode, Prism Attention, optimise l'inférence des grands modèles de langage en réduisant le coût mémoire et calculatoire du cache KV lors du décodage à long contexte. Elle améliore les gains des mécanismes d'attention sparse en adaptant dynamiquement les indices entre couches, tout en maintenant une efficacité supérieure aux approches existantes.
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