Reddit · r/LocalLLaMA· /u/pmttyji·· 6 天前AI 评分54
TokenGate 论文提出可学习 token 剪枝，将长上下文 prefill 提速 1.4-11.3 倍
[Paper] TokenGate: Adapting LLMs for Fast and Memory-Efficient Prefill with Learned Token Pruning
来源与原文
Reddit · r/LocalLLaMA
作者：/u/pmttyji
发布时间：（北京时间）
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AI 导读
TokenGate 是一个即插即用小组件，通过受 MoE 启发的 token-gated attention 机制实现端到端可学习的 token 剪枝，用于加速和降低长上下文 prefill 的内存占用。在多种任务上实现 1.4-11.3 倍更快 TTFT 和 1.5-3.4 倍更低峰值内存且无精度损失，较此前最优 token 剪枝方法最高 6.4 倍提速和 2 倍内存降低；可适配 Qwen3 等标准 Transformer 及混合注意力模型，适配成本类似参数高效微调。代码与论文见 arXiv 2610.26754 和 GitHub。
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