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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...

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AI交流(进群备注:)

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。

HiP Attention的特点:

  • 1. 无需训练扩展上下文长度:单GPU支持300万token处理
  • 2. 计算效率高:速度提升7.24倍,子二次方复杂度
  • 3. 即插即用:兼容现有模型架构(如Transformer)
  • 4. 分层剪枝技术:优化内存占用保持性能
  • 5. 多部署支持:提供pip/conda/Docker安装方式
  • 6. 学术验证:相关论文被ICLR 2025收录

HiP Attention的功能:

  • 1. 大模型长文本处理(如论文/法律文档分析)
  • 2. 资源受限环境下的高效推理部署
  • 3. 学术研究中的长上下文实验(如3M token测试)
  • 4. 与SGlang集成构建高效推理服务
  • 5. 历史数据/日志的批量语义分析
  • 6. 无需微调直接扩展现有模型上下文窗口

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