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网站端和移动端分开建设域名一样么,WordPress小工具两列,家居在线设计网站,wordpress 底部模块大语言模型#xff08;LLMs#xff09;在处理长上下文时面临全注意力机制带来的二次方计算复杂度瓶颈#xff0c;限制了其推理效率。稀疏注意力通过限制每个查询仅关注部分历史 token 来缓解这一问题#xff0c;但无需训练的稀疏策略往往导致性能显著下降。尽管原生稀疏注意…大语言模型LLMs在处理长上下文时面临全注意力机制带来的二次方计算复杂度瓶颈限制了其推理效率。稀疏注意力通过限制每个查询仅关注部分历史 token 来缓解这一问题但无需训练的稀疏策略往往导致性能显著下降。尽管原生稀疏注意力方法如 NSA、MoBA通过端到端训练改善了这一状况却陷入一个关键悖论其学习到的注意力模式反而比全注意力模型更稠密削弱了稀疏化的有效性。这源于梯度更新缺陷——被稀疏机制排除的低排名键值对既无前向贡献也无反向梯度无法学会自我抑制。为此腾讯优图**联合伦敦国王学院提出 SSASparse Sparse Attention训练框架在每一层同时引入稀疏与全注意力并强制二者输出双向对齐。**该设计保留了所有 token 的梯度流使模型能主动学习有效稀疏而非被动剪枝。**实验表明SSA 在多个常识推理基准上达到了稀疏与全注意力推理下的SOTA水平其模型还能平滑适应不同稀疏预算——随着允许关注的 token 数增加性能持续提升支持灵活的计算-性能权衡。**尤为突出的是SSA 在长上下文外推任务中表现最强通过缓解“汇聚区”sink areas中注意力值的过度分配显著提升了模型对超长序列的泛化能力。论文标题SSA: Sparse Sparse Attention by Aligning Full and Sparse Attention Outputs in Feature Space论文链接https://arxiv.org/pdf/2511.2010201方法SSA 设计了两个优化的目标标准的下一词预测交叉熵损失在稀疏与全注意力模式下以相等概率采样计算。层级别的双向对齐损失用以约束稀疏注意力与全注意力输出的一致性详见算法1。其中Lmode表示在随机采样的注意力模式全注意力或稀疏注意力下计算的交叉熵损失α 为权重系数Lalignment为双向对齐损失旨在促进全注意力与稀疏注意力输出的一致性。1稀疏与全注意力模式在训练过程中以相等概率交替采用全注意力与稀疏注意力模式如图2所示。引入双模训练有两个原因一方面全注意力能自然形成更具区分度、内在更稀疏的注意力分布另一方面稀疏注意力更贴近实际推理时的运行方式。为控制计算开销并确保模型在训练中处理的 token 总量与基线方法一致研究者并未同时优化两种模式的损失而是交替进行更新。图2 SSA 训练框架示意图2对偶注意力对齐机制为进一步提升注意力稀疏性并增强两种注意力模式之间的一致性研究者引入了一种对偶注意力对齐机制。在每一层中除当前主干路径所采用的注意力模式外额外计算其对应相反模式的辅助注意力输出例如若当前流使用全注意力则同时计算稀疏注意力输出。该辅助计算仅用于对齐目标不参与后续层的前向传播。对齐目标由两个互补的组件组成。第一个是稀疏性损失它旨在促进全注意力输出模仿稀疏注意力输出从而促进形成更稀疏和更具选择性的注意力分布其中sg[·]表示梯度截断算子afull和asparse分别指全注意力和稀疏注意力输出。第二个组件为对齐损失用于对稀疏注意力输出施加正则化使其与全注意力输出保持一致。总对齐损失结合了两个分量:这种双向对齐机制协同作用一方面促使全注意力在训练过程中自然趋向更稀疏的分布另一方面确保稀疏注意力路径在训练中保持稳定并与其全注意力对应路径保持一致。从概念上看该损失以基于值向量value-aware的方式对齐两种注意力分布。相较于直接对齐全注意力分布该方法显著提升了效率后者需要显式构建稠密的注意力矩阵不仅与 FlashAttention 等基于在线 softmax 的高效实现不兼容还会造成较大的内存开销和计算负担。02评估1语言建模能力表1 在全注意力和稀疏注意力推理下不同训练方法的比较表6 SSA、MoBA 和 FullAttn 在 KL 散度、注意力稀疏性、困惑度及基准任务准确率方面的对比SSA 通过引入稀疏训练路径和对齐损失在保持全注意力性能的同时显著提升了稀疏推理质量。其核心机制是对齐损失促使全注意力分布变得更稀疏从而缩小与稀疏注意力的表达差距。如表1和表6所示SSA 的稀疏注意力和全注意力性能差距最小体现在PPL 和 KL 散度两个指标验证了“增强内在稀疏性可提升稀疏推理效果”这一假设。2常识推理如表1所示在PIQA 、Hellaswag 、ARC‑Easy以及ARC‑Challenge这些常识推理任务中SSA 不仅优于所有稀疏基线甚至以仅 256 的感受野receptive field超越了全注意力模型。两者在全注意力下的语言建模能力PPL相当但 SSA 的下游任务性能显著更高。由于二者唯一区别在于 SSA 具有更稀疏的注意力分布性能提升最可能源于这种内在稀疏性。消融实验进一步验证了这一点移除对齐损失后推理性能下降。表3 消融实验。Train A×B 表示训练时采用感受野大小为 A、块大小bl为 B 的配置FullRatio 指图2中全注意力流Full Attention Stream的采样比例。此外Only Full→Sparse 表示仅将对齐约束从全注意力单向施加至稀疏注意力路径而 Only Sparse→Full 则表示对齐方向相反仅从稀疏注意力向全注意力施加约束。3不同稀疏程度下的外推性能SSA 在不同稀疏程度下展现出良好的外推能力随着稀疏注意力中 token 数量增加其在四项任务上的性能基本呈单调提升。图3 性能与感受野大小的关系4长上下文评估表2 在多种上下文长度下的评估结果图4 (a) 不同上下文长度下的困惑度。(b) 在 SSA 中提高稀疏注意力训练的比例可提升模型在长上下文上的外推能力。© 相较于 MoBA 和 FullAttnSSA 在局部位置分配了更高的 logits 权重。(d) FullAttn 将大量注意力质量分配给了 8K 以外的 token。其中图 (a) 使用 1B 参数模型图 (b–d) 使用 300M 参数模型如表2所示在大海捞针任务Needle-in-a-Haystack)中SSA 在几乎所有感受野下除 1024 外均为最强的稀疏注意力方法并在全注意力推理下达到 100% 准确率。当上下文长度超过训练最大长度8K时FullAttn 性能骤降至 0%而经稀疏注意力训练的模型仍保持非零检索能力甚至在全注意力模式下也能恢复可观性能。在困惑度方面FullAttn 和 MoBA 在上下文超出预训练窗口后均出现 PPL 剧增相比之下SSA 与 NSA 在长达 32K 的上下文中仍保持低且稳定的 PPL。尽管 NSA 的 PPL 略优但其架构更复杂且无法外推至全注意力推理而SSA 在全注意力评估下依然稳定体现出更强的简洁性与鲁棒性。在更全面的长上下文理解基准 LongBench 上SSA 在所有推理模式下均取得最佳结果进一步验证了其综合优势。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】