MoA
告别“单打独斗”!AI 协作新范式 MoA,如何集结大模型“梦之队”?
大模型浪潮下,你的 AI 应用遇到瓶颈了吗? 当 GPT、Claude、文心一言等各类强大模型如繁星般涌现,我们惊喜于它们令人惊叹的能力。 然而,在实际落地中,我们常常发现,即使是最顶尖的单一模型,也难以完美应对所有复杂场景的需求。
5/21/2025 4:27:00 PM
贝塔街的万事屋
无问芯穹提出混合稀疏注意力方案MoA,加速长文本生成,实现最高8倍吞吐率提升
随着大语言模型在长文本场景下的需求不断涌现,其核心的注意力机制(Attention Mechanism)也获得了非常多的关注。 注意力机制会计算一定跨度内输入文本(令牌,Token)之间的交互,从而实现对上下文的理解。 随着应用的发展,高效处理更长输入的需求也随之增长 [1][2],这带来了计算代价的挑战:注意力高昂的计算成本和不断增长的键值缓存(KV-Cache)代价。
11/8/2024 1:12:00 PM
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