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理解在早期完成:大型语言模型中的深度分工及其用于无界上下文记忆

arXiv cs.CL · 昨天 缓存

本文介绍了CoMem,一种利用LLM中深度方向分工的方法,它缓存中间残差张量,并且仅重新计算上层以进行检索,从而实现有界的读取计算和内存,与存储的上下文长度无关。在Qwen3-8B上评估,CoMem在长上下文任务上取得了强劲性能,同时显著节省内存并加速预填充。

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