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Nous de código aberto Lighthouse Attention：único B200 executa 512K com 17 vezes de aceleração
O mecanismo de atenção tradicional precisa calcular todas as relações entre palavras, e quanto maior o texto, maior será o consumo de poder de processamento, crescendo ao quadrado.
O Lighthouse Attention usa uma abordagem de triagem rápida seguida de cálculo preciso.
Primeiro, ele percorre rapidamente resumos comprimidos do texto em diferentes níveis, pontuando e selecionando os trechos principais para formar um texto curto, que é então processado diretamente pelo 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, sem precisar adicionar objetivos de treinamento extras.
Soluções de aceleração semelhantes 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 na maior parte do tempo, retornando brevemente 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 não só reduziu significativamente o tempo gasto, como também alcançou desempenho igual ou até superior à versão de referência treinada inteiramente com o método tradicional.
(Fonte: BlockBeats)