来源:互联网 更新时间:2025-03-19 14:25
清华大学等机构联合推出的apb (accelerating distributed long-context inference by passing compressed context blocks across gpus) 框架,有效解决了大模型处理长文本时的效率难题。该框架巧妙地结合了稀疏注意力机制和序列并行推理,通过更小的锚点块(anchor block)和传递块(passing block),以及查询感知的上下文压缩技术,在降低计算成本的同时,精准传递关键信息,从而高效处理长距离语义依赖。
APB核心功能:
APB技术原理详解:
APB的核心在于其稀疏注意力机制和序列并行推理:
项目及论文信息:
APB应用场景:
APB广泛适用于需要处理极长输入序列的场景,例如长文本生成、长文本问答、多Agent协作、大规模模型服务、知识图谱构建以及实时交互系统等。 其高效的上下文压缩和传递机制,显著提升了这些应用的效率。
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