Infini-Attention 提升小型语言模型长上下文性能

本文探讨了在小型语言模型 (SLM) 中使用 Infini-attention 来提高其处理长上下文输入的能力。这很重要，因为 SLM 比大型模型更容易获得且更具成本效益，但通常难以处理长序列。该研究提供了经验证据，表明 Infini-attention 可以显着提高 SLM 的长上下文检索准确性，即使参数有限。平衡因子的识别和内存压缩的分析是对理解这种方法的局限性和潜力的宝贵贡献。

• •Infini-attention 提高了小型语言模型中的长上下文性能。
• •平衡因子是 Infini-attention 性能的关键参数。
• •重复的内存压缩可能会降低检索准确性。
• •Infini-attention 在长上下文检索中可以显着优于基线模型。