Przycinanie zbędnych głowic atencji ogranicza zapamiętywanie danych w LLM
Najnowsze badania pokazują, że wiele głowic atencji w dużych modelach językowych jest zbędnych i bezpośrednio przyczynia się do dosłownego powielania danych treningowych. Dzięki selektywnemu wyłączaniu tych głowic podczas wnioskowania, naukowcy osiągnęli 91,5% redukcję incydentów zapamiętywania przy jednoczesnej poprawie wydajności w standardowych testach porównawczych.