arXiv · cs.CL· Oscar Kemme·· 11 天前AI 评分41
HydraLLM：面向弹性文本与视觉语言模型的自适应宽度切片
HydraLLM: Adaptive Width Slicing for Elastic Text and Vision-Language Models
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Oscar Kemme
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.23455v1
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AI 导读
HydraLLM 是一种基于 MQA 的弹性架构，通过激活注意力头数量动态调整嵌入、注意力投影、FFN 与输出头的有效宽度，并在单一参数集内形成嵌套子网络家族，配有静态转弹性转换流程（重要性驱动脉冲重排、随机子网络训练与知识蒸馏）。75% heads 激活时 TriviaQA 准确率比参数多 17.25% 的 SOTA 嵌套基线高 2.2 个百分点；50% 激活时多模态模型 CLIPScore 与大 7 倍的 Gemma 3 4B 相当；25% 激活时 token 生成吞吐量较全宽配置提升 75.3%。
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