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Slim attention能将带有多头注意力（MHA）的Transformer模型的上下文内存大小缩小2倍，这能将大上下文窗口的推理速度提高2倍。Slim attention是标准注意力机制的精确、数学上相同的实现，因此不会影响模型准确性。换句话说，slim attention能无损压缩2倍的上下文内存。对于编码器 - 解码器Transformer，上下文内存大小甚至能进一步减小：例如对于Whisper模型，slim attention能将上下文内存减小8倍，这能将例如批处理大小为64时的标记生成速度提高5倍。并且在少数多头注意力投影维度大于dmodel的情况下，例如对于T5 - 11B模型，内存能减小32倍。联系方式：[email protected]，相关代码：[https://github.com/OpenMachine - ai/transformer - tricks](https://github.com/OpenMachine - ai/transformer - tricks)，论文链接：https://arxiv.org/pdf/2503.05840

讨论总结

这是一个关于Slim attention技术的讨论。原帖介绍了Slim attention可削减Transformer模型的上下文记忆且不损失准确性，还能加快推理速度。评论主要涉及Slim attention与其他技术的关系、技术原理、内存需求、是否存在缺点等，很多评论者对该技术的发展和应用表示期待。

主要观点

  1. 👍 Slim attention与Flash Attention兼容
    • 支持理由：有回复表明两者兼容。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Slim attention是用计算换内存
    • 正方观点：nuclearbananana提到基于论文浏览得出。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Slim attention是个巧妙的技巧
    • 解释：评论者指出该技巧消除V - cache并从K - cache恢复V以削减上下文记忆。
  4. 💡 希望未来更多模型使用MLA而非GQA、MHA或MQA
    • 解释：评论者认为这样对模型更有利。
  5. 💡 对于部分模型Slim attention会有更多效果
    • 解释：在与Flash Attention关系的讨论中提及。

金句与有趣评论

  1. “😂 现在只需要等待比我聪明得多的人让它一键操作就能运行起来。”
    • 亮点：反映出对相关技术发展的期待以及自身能力的不足。
  2. “🤔 -p - e - w -: So it halves the memory requirement again over FA? If so, that’s amazing.”
    • 亮点：体现出对Slim attention在内存需求方面效果的惊叹。
  3. “👀 Neat trick.”
    • 亮点：简洁地表达出对Slim attention技巧性的认可。
  4. “🙏 Hope they can bring this to llama.cpp / LM Studio 🙏”
    • 亮点：传达出对技术应用范围拓展的愿望。
  5. “💡 K - cache is all you need for MHA”
    • 亮点：提出对于MHA的不同看法。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家对Slim attention技术大多抱有期待和认可的态度。主要分歧点在于Slim attention是否存在速度损失，可能的原因是大家从不同的角度（如高端系统和普通系统）来考虑该技术对速度的影响。

趋势与预测

  • 新兴话题：Slim attention在不同应用场景（如llama.cpp和LM Studio）中的实际应用效果。
  • 潜在影响：如果该技术成功应用到更多模型或场景中，可能会对Transformer模型的效率提升有很大推动作用，进而影响自然语言处理等相关领域的发展。

详细内容：

标题：Slim Attention：在不损失准确性的前提下减半上下文记忆

最近，Reddit 上有一个关于 Slim Attention 的热门讨论引起了大家的关注。这个帖子提供了相关的链接，如https://arxiv.org/pdf/2503.05840和https://github.com/OpenMachine-ai/transformer-tricks。帖子介绍了 Slim Attention 能够将 Transformer 模型中具有多头部注意力（MHA）的上下文内存大小缩小两倍，从而为大型上下文窗口的推理提速多达两倍。对于编码器 - 解码器的 Transformer，上下文内存大小还能进一步减小。例如对于 Whisper 模型，Slim Attention 能将上下文内存减少 8 倍，对于批量大小为 64 的情况，能将令牌生成速度提高 5 倍。此帖获得了众多关注，引发了热烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人表示，现在就等着比自己聪明得多的人让其通过点击切换就能工作。有人认为 V 权重必须转换为 KV 权重，但不知道这在计算上的成本有多高。还有人将 RooCode 与 Claude code 进行比较，想知道有没有尝试 RooCode 的必要，有人回应称 Roo 具有高度可配置性且能与众多 MCP 工具集成。有人询问 Slim Attention 与 Flash Attention 相比如何，有人回答称 Slim Attention 与 Flash Attention 兼容，甚至对于某些模型能进一步减少内存需求。有人探讨 Slim Attention 是否与上下文量化兼容，有人认为它以计算换内存，在高端系统上可能会有速度提升。有人提到 Slim Attention 完全消除了 V - 缓存并从 K - 缓存中恢复 V。

讨论中存在一些共识，比如大家普遍认为 Slim Attention 这一技术具有创新性和潜在的应用价值。一些独特的观点，如高度可配置性和与多种工具集成的特点，丰富了讨论的内容。

总的来说，Slim Attention 这一话题在 Reddit 上引发了广泛而深入的讨论，为相关领域的发展提供了更多的思考和可能性。