算法论文8
Flux Attention开启长文本LLM自适应推理新时代
深度学习自然语言处理
AI 摘要
研究团队：长上下文LLM推理有性能与效率难题，先提出Elastic Attention，后升级为Flux Attention，实现层级别路由，在推理效率、模型能力等方面有突破，代码已开源。
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静态稀疏已死：Flux Attention 开启长文本 LLM 自适应推理新时代
文章指出长上下文LLM高效推理面临性能与效率难题，先介绍Elastic Attention打破静态稀疏桎梏，后重点阐述全新的Flux Attention，它将动态稀疏注意力范式升级为层级别路由，解决了算法与硬件的矛盾，在多方面实现突破。
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