MoAS：大規模言語モデルにおけるAttentionメカニズムの新しいアプローチ

この研究は、大規模言語モデルにおけるAttentionメカニズムのルーティングのための新しいアーキテクチャを探求しており、パフォーマンスと効率の向上につながる可能性があります。 MHA、GQA、およびMQAを動的に選択するこのアプローチは、今後のLLM開発にとって有望な方向性です。

• •MoASは、さまざまなAttentionメカニズムを利用するための柔軟なアプローチを提供します。
• •これは、LLMにおけるパフォーマンスとリソース利用の両方を改善する可能性があります。
• •この研究は、効率的かつ効果的なAttentionメカニズムの継続的な探求に貢献しています。