清华大学、无问芯穹、斯坦福大学和上海交通大学的研究人员推出MoA（Mixture of Sparse Attention），它是一种用于自动压缩大语言模型（LLMs）的新方法。MoA的核心思想是通过稀疏注意力机制来减轻大型语言模型在处理长文本时对内存和吞吐量的高需求。以往的稀疏注意力方法通常采用统一的模式，对所有注意力头和不同输入长度应用相同的稀疏模式，但这种方法无法捕捉到LLMs内在的多样化注意力模式，忽略了它们各自独特的准确性和延迟权衡。
例如，有一个大语言模型需要处理大量的法律文档，这些文档可能非常长，传统的注意力机制会消耗大量的内存和计算资源。使用MoA，可以有效地减少模型在处理这些长文档时所需的资源，同时保持或提高文档内容理解的准确性。通过MoA，模型可以更加高效地检索和分析文档中的关键信息，从而在法律咨询、案例分析等应用中发挥重要作用。
主要功能：
- 自适应稀疏注意力配置：MoA能够为不同的注意力头和层自动定制不同的稀疏注意力配置。
- 搜索和优化：MoA构建了一个包含各种注意力模式及其相对于输入序列长度的缩放规则的搜索空间，并评估潜在的配置，找出最优的稀疏注意力压缩计划。
主要特点：
- 异构弹性规则：MoA提出了针对每个注意力头的异构弹性规则，以适应输入长度的变化。
- 校准数据集构建：强调了在LLM压缩中数据工程的重要性，并展示了使用具有长距离依赖性和模型对齐的数据集进行准确配置的重要性。
- 自动化优化流程：MoA提出了一个自动化流程，可以在几小时内找到最优的压缩计划。
工作原理：
- 模型分析：MoA首先分析模型，了解不同注意力头对预测损失的影响。
- 异构稀疏配置：根据分析结果，为每个模型层和注意力头定制异构的稀疏注意力配置。
- 校准数据集：使用具有长距离依赖性的校准数据集，并使用原始密集模型的响应作为参考来计算损失，确保准确分析注意力影响。
- 优化压缩计划：通过选择最优的稀疏注意力配置，最小化在不同输入长度下的预测损失，同时遵守指定的密度约束。
具体应用场景：
- 大型语言模型压缩：MoA可以应用于需要减少大型语言模型内存占用和提高处理效率的场景。
- 长文本处理：在需要处理长文档、长序列数据的应用中，MoA能够有效地扩展有效上下文长度，提高内容检索的准确性。
- 多语言理解任务：MoA还可以应用于多语言环境下的语言理解任务，帮助模型更好地理解和生成文本。
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