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Nous Research发布Lighthouse Attention，长序列预训练提速1.4-1.7倍
Cette méthode effectue une mise en commun symétrique de Query, Key, Value, avec une logique de sélection située en dehors du noyau d'attention, réutilisable avec le noyau FlashAttention, et adopte une stratégie d'entraînement en deux phases.
Les tests sur NVIDIA B200 montrent qu'à une longueur de contexte d'environ 512K, la vitesse de propagation avant est accélérée de 21 fois, la vitesse combinée avant+arrière est multipliée par 17,3, avec un débit de 126 000 tokens/s/GPU en première phase (contre 46 000 pour SDPA dense), une accélération de bout en bout de 1,40× à 1,69×, tout en maintenant un loss d'entraînement égal ou inférieur.
Validé sur un modèle de style Llama-3 de 530 millions de paramètres, trois groupes de Lighthouse ont obtenu un loss final (0,698-0,71) supérieur au benchmark SDPA dense entraîné de zéro (0,7237), économisant entre 22,5 et 27 heures de temps d'entraînement.
Article arXiv:2605.06554.