InfiniteHiP论文 – 高效长文本处理注意力机制

InfiniteHiP 是一种高效的后训练注意力机制，旨在解决大型语言模型（LLMs）在处理长上下文时的计算和内存挑战。它通过动态消除无关上下文token和优化内存管理，显著提升长文本处理的速率和效率。无需额外训练即可扩展模型的上下文长度，适用于各种长文本任务，如语言理解、推理和文本生成。

InfiniteHiP的特点:

1. 无需训练即可扩展模型上下文长度，支持单GPU处理300万token
2. 速度提升7.24倍，大幅降低计算成本
3. 支持SGLang集成，可无缝对接现有模型架构
4. 动态token剪枝，减少计算量
5. RoPE调整，实现超出训练序列长度的泛化
6. KV缓存卸载，显著降低GPU内存压力

InfiniteHiP的功能:

1. 文档处理，如处理长篇报告、法律文件或学术论文
2. 文本摘要，从超长文档中提取关键信息
3. 对话系统，支持长上下文对话，保持上下文连贯性
4. 多步推理或基于长文本的问答系统

相关导航

长颈鹿版LongLLaMA-处理超长文本的高效模型

长颈鹿版LongLLaMA是一个专门针对上下文长度达到100K的情况下，保持模型性能的研究项目。它提出了一种新的训练目标，以有效处理长文本中的相关与无关的key-value空间结构，从而解决模型的分心问题，确保在处理超长文本时的高效性和准确性。

爱丽丝在可微仙境的冒险-神经网络入门书籍，以爱丽丝探险为比喻

以爱丽丝漫游“可微分”仙境为比喻，向读者介绍神经网络领域的入门书，涵盖自动微分优化函数、序列、图、文本和音频处理的设计技术。

功能调用和其他 API 更新官网 – 提升开发者体验和模型性能

OpenAI 在其 API 中推出了一系列新特性和改进，包括功能调用能力、新模型版本、更长的上下文、成本降低和旧模型弃用计划。这些更新旨在提升开发者体验和模型性能，特别是在处理外部系统交互、长文本分析和成本效益方面。

awesomeMLSys开源项目 – 精选机器学习系统资料集合

分享一份精选机器学习系统的入门资料集合，收集了一系列有关注意力机制、性能优化、量化、长上下文长度和稀疏性等方面的论文、视频和代码库。

ChatGPT Prompt Splitter官网 – 将长文本切分为小块

ChatGPT Prompt Splitter 是一个实用工具，旨在帮助用户将过长的提示或文本分割成更小的部分，从而避免字符限制带来的困扰，方便进行信息提取和总结。无论是视频转录还是长文本摘要，这个工具都能高效地将信息浓缩为可管理的块，提升用户的工作效率。

LLM-Optimizers-Papers开源项目 – 关于LLM优化的必读论文

本项目收录了关于大型语言模型（LLM）作为优化器的关键论文，并提供了自动优化相关文献的全面列表，专注于如何优化提示以提高LLM的性能，涵盖了最新的研究进展和技术。

go-attention开源项目 – 纯Go实现的高性能注意力机制

go-attention是一个纯Go语言实现的注意力机制和Transformer模型库，专为高性能和易用性设计。它不依赖任何外部库，非常适合边缘计算和嵌入式系统。该项目提供了高效的点积注意力机制，支持多头注意力和完整的Transformer层，功能强大且灵活。

Z∗: Zero-shot Style Transfer via Attention Rearrangement开源项目 – 无监督样式迁移方法

一种通过注意力重排列实现零样式迁移的方法，无需针对每种样式的训练数据。

FlashAttention开源项目 – 优化注意力机制，加速AI推理

FlashAttention是一个开源的推理加速工具，专为AI大模型设计，通过优化注意力机制的计算流程，显著提升推理速度，尤其适合需要实时响应的场景。其v2版本比v1快2倍，比标准注意力机制快5-9倍，在A100上达到225 TFLOPs/s的训练速度，并已在大多数LLM库中得到广泛应用。

MoBA开源项目 – 提升长文本处理效率的注意力机制

MoBA（Mixture of Block Attention）是一种新型注意力机制，旨在提高大型语言模型（LLM）处理长文本上下文的效率和性能。它结合了稀疏注意力机制和块操作，通过将长文本分成多个块进行处理，减少了计算量。MoBA支持1M上下文长度，并采用参数无偏的Top-k门控机制，精准筛选关键信息。此外，MoBA可以无缝切换全注意力与稀疏注意力模式，在性能与效率之间取得平衡。MoBA兼容Transformer架构，可以替代标准注意力机制，嵌入现有Transformer模型中，提升长文本的处理效率。

awesomeMLSys开源项目 – 机器学习入门资源整理

一份整理了机器学习入门学习资源的列表，涵盖注意力机制、性能优化、量化、长上下文和分布式计算等方面的论文、视频及代码库。

360 智脑官网 – 多模态生成AI大模型

360 智脑是由奇虎 360 公司独立开发的 AI 大模型，拥有数百亿参数规模和多模态生成能力。它支持文本生成、图像生成、文本到视频转换等功能，涵盖生成创作、多轮对话、逻辑推理等十大核心能力，旨在为用户提供强大的 AI 辅助工具。其训练基于 3.4 万亿 token 的语料库，支持多达 360K 的上下文长度，适用于复杂的 AI 交互场景。

Chinese Mixtral开源项目 – 中文混合专家大模型

中文Mixtral混合专家大模型，基于Mistral.ai发布的Mixtral模型，经过中文增量训练和指令精调，支持长文本处理与多种应用框架。

HiP Attention开源 – 高效无训练长文本注意力机制

HiP Attention 是一种无需额外训练的后训练注意力机制，专为提升长文本处理效率设计。它通过分层剪枝技术实现子二次方复杂度，支持单GPU处理300万token的上下文长度，速度提升7.24倍，显著降低计算成本。项目基于OpenAI Triton实现，可无缝集成现有模型架构（如SGlang），适用于资源受限环境下的超长序列处理。