近日，姚期智院士团队发布了一种名为张量积注意力（TPA，Tensor Product Attention）的新型注意力机制，该机制在内存占用和性能之间取得了惊人的平衡。TPA的设计使得每个token能够进行动态的张量分解，创新地避免了存储完整的静态键值对（KV），从而实现了最高可达90%的内存节省。这一突破将使得许多依赖注意力机制的模型能够在保持高效性能的同时，显著降低资源消耗。

近日，姚期智院士领导的研究团队推出了一种名为张量积注意力（TPA，Tensor Product Attention）的新型注意力机制，这一创新旨在解决现有注意力模型在内存和计算效率上的不足。根据最新发布的论文，TPA通过对每个token进行动态的张量分解，实现了内存占用高达90%的节省，同时不损失模型的性能。这一技术的问世标志着在深度学习模型优化方面的一次重要突破，尤其是在需要处理海量数据时。 T ...

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