SepLLM：大型语言模型中高效稀疏注意力的一种实用AI方法大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）在自然语言处理领域展现出了其无与伦比的才华，无论是文本生成还是语境推理，都游刃有余。然而，其自注意力机制的二次复杂性却如同一道枷锁，限制了其效率的发挥，特别是在面对冗长的输入序列时，计算与内存的需求犹如脱缰之马，难以驾驭。传统的自注意力机制改进方法往往与预训练模型格格不入，而另一些方法则着眼于优化键值（Key-Value，简称KV）缓存，但这又可能引发训练与推理之间的鸿沟。这些难题促使研究者们不断探索，以期找到更高效的方法来强化LLM