SepLLM靠標點符號提速 KV Cache減半
看似不起眼的標點符號,竟可大幅加速大模型的訓練和推理。華為、港大、KAUST與馬普所研究人員據此提出SepLLM,為自然語言建模帶來新視角。
研究發現
團隊注意到,某些看似無意義的分隔符,在注意力得分中佔據了不成比例的重要地位。SepLLM因此將一段文本中的資訊壓縮進逗號、句號等分隔符之中,開闢新的建模思路。

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