通过多粒度压缩实现统一的稀疏注意力

这篇文章来自ArXiv，很可能提出了一种关于大型语言模型（LLM）中稀疏注意力机制的新方法。标题表明，通过采用多粒度压缩技术，重点在于提高效率并可能降低计算成本。该研究旨在优化注意力机制，这是LLM的核心组成部分，通过选择性地关注输入的相关部分，从而减少与完全注意力相关的计算负担。

• •侧重于提高LLM中注意力机制的效率。
• •采用多粒度压缩技术。
• •旨在降低与完全注意力相关的计算成本。