Sparse Attention
Erklärt Funktionsweise, wichtige Implementierungen und Zielkonflikte von Sparse Attention: Wie Modelle Aufmerksamkeit nur für relevante Token berechnen, um Rechen- und Speicherkosten bei langen Kontexten zu senken, und wann sich der Ansatz lohnt.
Sparse Attention hält große Sprachmodelle bei langen Kontexten effizient: Statt voller Aufmerksamkeit für jedes Token konzentriert sich die Rechenleistung auf die relevanten Positionen – durch Blockauswahl, Auswahl auf Token-Ebene oder KV-Sharing. Diese Sammlung zeichnet die Entwicklung des Ansatzes und repräsentativer Architekturen wie HySparse nach und benennt die tatsächlichen Zielkonflikte bei lang laufenden Agentenaufgaben und Inferenz mit einer Million Token.
