arXiv · cs.CL· Liana Patel·· 8 天前精选AI 评分52
TokenGate 论文提出可学习 token 剪枝，加速长上下文 prefill
TokenGate: Adapting LLMs for Fast and Memory-Efficient Prefill with Learned Token Pruning
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Liana Patel
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.26754v1
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AI 导读
TokenGate 是一个即插即用的小组件，通过受 MoE 启发的 token-gated attention 实现端到端可学习的 token 剪枝，用于快速、省内存的 prefill。在多类任务上 TTFT 提速 1.4 到 11.3 倍、峰值内存降低 1.5 到 3.4 倍且无精度损失，较此前最优 token 剪枝方法 prefill 最快 6.4 倍、内存低 2 倍，可扩展至 Qwen3 等标准 transformer 和 Qwen3.5 等混合注意力模型，代码已开源。
推荐理由
论文给出可学习的 token 剪枝方法及其提速与峰值内存的量化对比，适合关注长上下文 prefill 效率的读者参考。
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