復旦團隊系統比較滑窗與線性注意力混合架構,提出 SWLA 免訓練外推
復旦大學與上海創智學院 OpenMOSS 團隊在 376M、776M、1B、3B 四個規模上,系統比較了 RoPE/NoPE 全注意力與滑窗注意力、GLA/GDN 門控線性注意力的混合架構。結論是滑窗混合(SWA-NoPE)長度外推更強但長文續訓偏弱,線性混合(GLA/GDN-NoPE)正好相反,團隊稱之為蹺蹺板效應與沒有免費午餐效應。
系統給出滑窗與線性混合架構的能力邊界(蹺蹺板效應、沒有免費午餐),並提出 SWLA 讓 GLA/GDN 混合在 RULER 上實現 16 倍免訓練外推、準確率 100%,對設計長上下文架構的人有直接參考價值。
原標題:混合架构用线性注意力还是滑窗注意力?复旦创智OpenMOSS团队:我全都要
閱讀原文
| 評分 | 72 / 74(平均 73,門檻 65) |
|---|---|
| 狀態 | 精選 |
相關報導
哈工大 STILL 被 NeurIPS 2026 接收,首個內容感知層內混合注意力
哈爾濱工業大學(深圳)團隊的 STILL 被 NeurIPS 2026 接收,這是首個按內容而非位置在同一注意力層內混合 Softmax 與線性注意力的框架:先用區域性滑窗內的自顯著性分數挑出重要 token 交給 Softmax,其餘交給線性注意力,並用保範數對映 NP-Map 保住預訓練範數結構。它僅用 0.04B token 完成對預訓練 LLM 的線性化,16K 上下文下視訊記憶體削減 80%、預填充加速 83%;
斯坦福博士部落格:從記憶推匯出 MLP 與自注意力
斯坦福大學計算機博士 Alex Wang 於 10 月 15 日發布部落格,把線性層、MLP 與自注意力統一解釋為不同形式的聯想記憶儲存器,並從記憶之間的干擾出發推匯出這些結構。在 64 維 Key 的隨機記憶實驗中,線性儲存器容量約 64 條,平方 ReLU 的 GLU 式 MLP 約 2700 條,採用固定縮放係數的自注意力理論容量約 120 萬條;1/√d_k 縮放以及 YaRN 等長上下文擴充套件策略也能從干擾角度得到解釋。
llama.cpp b11723:Hexagon 快閃記憶體注意力支援長上下文與 SWA 模型
llama.cpp 發布 b11723 建置,Hexagon NPU 後端的 FLASH_ATTN_EXT 得到改進,可支援更長上下文與滑動視窗注意力(SWA)模型(#30731)。同一批改動還包括掩碼塊跳過以減少 DMA 取數、微調 hmx→hvx 切換閾值以提升 gemma-4 表現,以及讓 hmx 門控計入 mdev.count。
llama.cpp 修復 SWA 檢查點失效邏輯
llama.cpp 發布 b11738 版本,服務端修復了滑動視窗注意力(SWA)檢查點的失效邏輯(#30666),並補充了在 n_past 閾值下會失敗的測試用例。本次更新仍照常提供 macOS、Linux、Windows、Android 等各平台建置,涵蓋 CUDA、Vulkan、ROCm、SYCL 與驍龍 NPU 後端。
llama.cpp CUDA 融合 MoE 門控與 GLU,加速 MMQ 推理
llama.cpp 發布 b11962 建置,在 CUDA 的 MMQ 路徑中把 MoE(MUL_MAT_ID)的 gate/up 投影與 GLU 融合成一個運算元,減少中間結果的視訊記憶體讀寫與運算元呼叫開銷。