Sliding Window Attention的实现陷阱：在因果掩码中处理窗口边界与KV Cache的技巧 大家好，今天我们来深入探讨Sliding Window Attention（滑动窗口注意力）的实现细节，特别是如何在因果掩码（Causal Mask）中处理窗口边界以及如何有效地利用KV Cache。Sliding Window Attention是一种降低长序列计算复杂度的有效方法，它限制了每个token只能attend到其周围固定窗口大小的token。然而，在实际应用中，它会带来一些实现上的挑战，特别是涉及到因果关系和效率优化时。 1. Sliding Window Attention 的基本原理 传统的Self-Attention计算复杂度是O(n^2)，其中n是序列长度。对于长序列，这会变得非常昂贵。Sliding Window Attention通过限制每个token只能attend到其周围窗口内的token，将复杂度降低到O(n*w)，其中w是窗口大小。 例如，假设我们有一个长度为10的序列，窗口大小为3。那么，序列中的每个token只能attend到它前后各一个t …
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