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Nous open source Lighthouse Attention : un seul B200 pour exécuter 512K, accélération de 17 fois
Le mécanisme d’attention traditionnel nécessite de calculer les relations entre tous les mots deux à deux, ce qui entraîne une explosion quadratique de la consommation de puissance lorsque le texte est long.
Lighthouse Attention adopte une approche de filtrage grossier puis de calcul précis.
Il parcourt rapidement le résumé compressé du texte à différents niveaux, puis sélectionne les segments clés par scoring pour former un texte court, qui est ensuite directement traité par l’opérateur efficace FlashAttention.
Étant donné que la logique de filtrage est complètement séparée du noyau, les développeurs évitent d’écrire du code bas niveau, ni besoin d’ajouter des objectifs d’entraînement supplémentaires.
Les solutions d’accélération utilisant une approche similaire dans le passé avaient souvent des effets secondaires, car le modèle, habitué à sauter des passages, perdait facilement sa capacité à lire mot à mot.
Pour éviter ce piège, l’équipe de développement a permis au modèle de terminer la majorité du processus en mode accéléré, ne revenant brièvement à la méthode traditionnelle d’attention complète qu’à la fin de l’entraînement pour une adaptation.
Dans les tests avec un modèle de 530 millions de paramètres, entraîné sur 50 milliards de tokens, cette méthode a non seulement considérablement réduit le temps, mais a aussi permis au modèle d’atteindre ou même de dépasser la performance de la version entraînée entièrement avec la méthode traditionnelle.
(Source : BlockBeats)