10:03官方账号arXiv cs.AI@Wanyun Cui精选HOLA 为线性注意力模型引入一个专用的精确 KV 缓存作为海马体补丁,与原有的压缩状态共同形成半参数化记忆。在 340M 参数、15B SlimPajama tokens 训练下,HOLA 将 Wikitext 困惑度从 27.32 降至 22.92(-16.1%),甚至低于完整注意力 Transformer++(26.88);LAMBADA 困惑度从 30.95 降至 30.26。在 RULER 的 needle-in-a-haystack 召回任务中,HOLA 在 32k tokens(16 倍训练长度)下仍保持稳健,优于 GDN 和同类缓存方法。论文HOLA线性注意力海马体长上下文1 个信源在谈推荐理由:线性注意力模型容易忘事?HOLA 加了个小型精确缓存,长上下文检索比全注意力还强。原文