stream-factorized-attention

本文介绍了Hidden Decoding，这是一种针对LLM的序列长度扩展方法，通过将每个令牌扩展为多个具有独立嵌入表的流，并在每个令牌内增加内部计算，同时使用Stream-Factorized Attention来保持低成本。在多达617B参数的模型上的实验显示，该方法较基线有一致的改进，展示了一条实用的固定骨干扩展路径。