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Nous de código abierto Lighthouse Attention: un solo B200 ejecuta 512K, acelerando 17 veces
El mecanismo de atención tradicional requiere calcular las relaciones entre todas las palabras en pares, y cuanto más largo sea el texto, mayor será el consumo de potencia de cálculo en una escala cuadrática. Lighthouse Attention utiliza un enfoque de filtrado previo y cálculo preciso. Primero, revisa rápidamente los resúmenes comprimidos del texto en diferentes niveles, selecciona fragmentos clave mediante puntuaciones y los combina en un texto corto, que luego se procesa directamente con el operador eficiente FlashAttention.
Debido a que la lógica de filtrado se ha separado completamente del núcleo, los desarrolladores ahorran la molestia de escribir código de bajo nivel a mano y no necesitan agregar objetivos de entrenamiento adicionales.
Las soluciones de aceleración similares en el pasado a menudo tenían efectos secundarios: el modelo, acostumbrado a saltar la lectura, puede perder fácilmente la capacidad de lectura detallada palabra por palabra.
Para evitar esta trampa, el equipo de desarrollo hace que el modelo pase la mayor parte del proceso en modo acelerado, y solo en el final del entrenamiento vuelva brevemente al cálculo de atención completa tradicional para adaptarse.
En pruebas con un modelo de 530 millones de parámetros, entrenado con 50 mil millones de tokens de datos, este método no solo reduce significativamente el tiempo, sino que también logra un rendimiento que iguala o incluso supera la versión de referencia entrenada completamente con métodos tradicionales.
(Origen: BlockBeats)