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MiniMaxスパースアテンション(MSA):109BパラメータMoEモデルで学習された2分岐ブロックスパースアテンション

MiniMaxはMSA(グループ化クエリアテンションに基づくスパースアテンション)を発表。軽量なインデックスブランチが各クエリのトップkのキー・バリューブロックを選択し、メインブランチはそれらのブロックにのみ注目。1Mコンテキストでトークンあたりのアテンション計算を28.4倍削減しつつ、下流ベンチマークでGQAに匹敵する性能を達成。

ソースMarkTechPost著者: Asif Razzaq
MiniMaxスパースアテンション(MSA):109BパラメータMoEモデルで学習された2分岐ブロックスパースアテンション
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  • MSAはインデックスブランチで各クエリのトップk KVブロックを選択し、メインブランチはそれらのブロックのみに注目することで計算量を大幅低減。
  • KLアライメント損失と安定化技術で学習され、スクラッチからの学習と継続事前学習の両方をサポート。
  • 1Mコンテキストで14.2倍のプリフィルと7.6倍のデコード高速化を実現し、推論カーネルをオープンソース化。
  • 課題:カーネルはNVIDIA SM100のみ対応、一部タスクで性能ギャップ、結果は独自評価に基づく。

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