训练后的稀疏关注与双重稀疏

该内容宣布了无障碍论坛的回归，计划于九月举行。这一活动之所以备受关注，是因为它是免费的、虚拟的，并对所有人开放，非常适合对该主题感兴趣的个人。论坛的回归意味着对无障碍问题的持续关注或重新关注，这在一个越来越依赖数字平台的世界中至关重要。公告没有深入探讨内容或演讲者，但公开邀请和对了解更多的强调可能会吸引那些对无障碍、包容性和相关创新充满热情的人。如果您对这些领域感兴趣，参加无障碍论坛可能是一个宝贵的机会，可以与志同道合的人交流，并了解无障碍领域的最新趋势和讨论。- "Double Sparsity"是一种后训练稀疏注意力技术，可以减少大型语言模型中的键值（KV）缓存访问。 - 它结合了令牌稀疏性和通道稀疏性，以识别重要的令牌和特征通道。 - 离线校准用于使通道稀疏性在运行时更加高效。 - Double Sparsity实现了1/16的令牌和通道稀疏性，对准确性影响最小。 - 它可以将注意力操作加速高达14.1倍，并在GPU上将端到端推理提高1.9倍。 - 通过卸载，与最先进的解决方案相比，它实现了解码速度加速16.3倍。 - Double Sparsity的代码可以在特定的GitHub存储库中公开获取。