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怎么建设网站服务器,网站地图怎么做、,江宁区住房和城乡建设局网站,wordpress 文章 形式美团龙猫LongCat系列新年出招#xff0c;发布全新稀疏注意力机制LoZA#xff08;LongCat ZigZag Attention#xff09;。256K文本预加载提速超50%#xff0c;还解锁了1M上下文窗口。美团龙猫LongCat系列新年出招#xff0c;发布全新稀疏注意力机制LoZA#xff08;LongCat…美团龙猫LongCat系列新年出招发布全新稀疏注意力机制LoZALongCat ZigZag Attention。256K文本预加载提速超50%还解锁了1M上下文窗口。美团龙猫LongCat系列新年出招发布全新稀疏注意力机制LoZALongCat ZigZag Attention。新技术集中火力重点解决长文本任务的理解、算力难题。相比于LongCat系列之前的全注意力MLA机制LoZA只改了一半的核心模块。但模型长文本能力从256K扩展到1M解码速度还快了不少。甚至比同类型的Qwen-3模型表现还要好。接下来看具体方案。如何做到 “只算关键部分” 全注意力机制的算力瓶颈在于平方级的计算复杂度O (L²)这导致模型在处理长文本任务时对显卡要求高还会出现推理延迟问题。LoZA的核心思路是专注于处理重要的内容不重要的部分少花力气。作为LongCat系列的核心技术升级LoZA主要是在原来的MLA机制上做改造。具体分两步。首先给模型里的多头潜在注意力模块MLA做一个全局“筛查”找出哪些模块可以被改造。在原来的MLA架构中每个MLA模块都是处理注意力的核心单元现在的新方案是给每个模块配一个可学习权重α。α值越高说明该模块额全注意力计算越关键一旦简化就容易丢性能α值越低就意味着模块的可替代性强即便换成更轻量的计算方式对整体的理解能力影响也不大。在训练过程中团队冻结模型其他参数只更新α的梯度通过这种专门的校准训练让模型自主学习α值然后按α值从小到大排序找出那些稀疏化后不影响性能的MLA模块也就是后续的优化目标。随后将找出的50%低性能模块换成更轻巧的流式稀疏注意力SSA。这样就形成了一种交错结构团队将这种结构称为ZigZag。SSA的计算复杂度是线性的O (L·S)S为稀疏窗口大小固定为1024Token远低于全注意力的O (L²)。所以这种交错结构让模型既不会因为过度简化而变笨又能把计算复杂度降到线性级别省不少算力。为了让模型在关注局部细节的基础上不忽略整体逻辑LoZA还设计了一个1024Token稀疏窗口。每个窗口里有1个负责抓整体关联的“全局块”和7个负责盯附近内容的“局部块”单块大小为128Token。这样的改造也不需要从头训练在中期训练阶段就能完成成本也比较低。从测试数据来看LoZA的表现也不错主要是“更快”的同时“没变笨”。速度上要是处理128K上下文解码速度直接比原来快10倍256K上下文模型预加载读文本过程速度快了50%后续解码阶段生成内容时还能省30%的算力相当于同样的硬件现在能同时处理两倍多的长文本任务。这也让LongCat-Flash-Exp解锁了1M上下文窗口。性能上LoZA也没因为简化而缩水。处理回答问题、写代码这类日常任务时和原版LongCat-Flash持平处理长文本任务时表现反而更好。比如在MRCR测试里反超了同样能处理1M长文本的Qwen-3模型还更稳定。接下来团队还计划让LoZA支持动态稀疏比例。短文本场景自动多用全注意力保证精度长文本场景自动增加稀疏模块提升效率甚至适配多模态模型处理长视频、长图文内容。好一个新年新气象如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。