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Nous open source Lighthouse Attention：single B200 roda 512K com 17 vezes de aceleração
O mecanismo de atenção tradicional precisa calcular todas as relações de pares de palavras, e quanto maior o texto, maior será o consumo de poder de processamento, crescendo de forma quadrática.
O Lighthouse Attention usa uma abordagem de triagem rápida seguida de cálculo preciso.
Ele primeiro faz uma varredura rápida nos resumos comprimidos do texto em diferentes níveis, pontuando e selecionando os trechos principais para formar um texto curto, que é então enviado diretamente para o operador eficiente FlashAttention.
Como a lógica de triagem foi completamente separada do núcleo, os desenvolvedores economizam o trabalho de escrever código de baixo nível manualmente, além de não precisar adicionar objetivos de treinamento extras.
Soluções de aceleração semelhantes adotadas no passado frequentemente tinham efeitos colaterais, pois o modelo, ao aprender a pular partes, facilmente perdia a capacidade de leitura detalhada palavra por palavra.
Para evitar essa armadilha, a equipe de desenvolvimento fez o modelo rodar na modo acelerado para completar a maior parte do progresso, retornando temporariamente ao cálculo tradicional de atenção completa apenas no final do treinamento para adaptação.
Nos testes com um modelo de 530 milhões de parâmetros treinado com 50 bilhões de tokens de dados, esse método de treinamento não só reduziu significativamente o tempo gasto, mas também alcançou um desempenho que igualou ou até superou a versão de referência treinada inteiramente com o método tradicional.
(Fonte: BlockBeats)