適応型アテンション：LLMの効率化に向けたランク強化学習

本研究は、自己注意機構のランクを動的に調整することにより、大規模言語モデル（LLM）の計算効率を最適化する新しいアプローチを探求しています。強化学習を用いてこの適応を導くことは、リソースが限られた環境への展開にとって有望な研究分野です。

• •強化学習を適用して、アテンション機構のランクを動的に調整します。
• •LLMの計算効率の向上を目指します。
• •低ランクマルチヘッド自己注意に焦点を当てています。