MiniMax Sparse Attention: ускорение LLM с ультрадлинным контекстом на порядки

Описание: Статья: MiniMax Sparse Attention (2606.13392)
Опубликовано: 11 июня 2026 г.

Узнайте больше на Emergent Mind: https://www.emergentmind.com/papers/2...
arXiv: https://arxiv.org/abs/2606.13392
Подпишитесь на нашу бесплатную рассылку с актуальными статьями: https://www.emergentmind.com/subscribe
Следите за нами на X: https://x.com/EmergentMind
Присоединяйтесь к нашему Discord:   / discord  

В этом коротком докладе объясняется MiniMax Sparse Attention (MSA), принципиальный механизм разреженного внимания, который позволяет большим языковым моделям обрабатывать сверхдлинные контексты — до миллионов токенов — с минимальной потерей производительности. Мы рассмотрим, как двухветвевая архитектура MSA сочетает в себе легковесную ветвь индекса со стандартным механизмом внимания для достижения 28-кратного снижения количества операций с плавающей запятой (FLOPs) и 14-кратного ускорения по тактовой частоте, при этом соответствуя базовым показателям плотного механизма внимания в различных тестах. В презентации будет рассмотрена совместно разработанная процедура обучения, эффективная реализация на графическом процессоре и эмпирическая проверка в масштабе 109 миллиардов параметров, демонстрирующая практический путь к масштабируемому выводу с длинным контекстом на стандартном оборудовании.