O avanço do MoBA em termos de eficiência computacional se reflete principalmente em três aspectos: primeiro, seu mecanismo de atenção a blocos reduz a complexidade de O(n^2) para quase linear, possibilitando o processamento de sequências ultralongas; segundo, a filtragem inteligente de blocos de informações reduz drasticamente as despesas gerais computacionais desnecessárias; e, terceiro, a função de troca de modo oferece soluções computacionais ideais para diferentes cenários. Testes práticos mostram que o MoBA pode aumentar a velocidade de processamento de textos longos em 3 a 5 vezes, preservando as principais informações semânticas.
Esse ganho de eficiência amplia diretamente os limites de aplicação do modelo de linguagem grande, permitindo que o modelo lide com eficiência com textos complexos, como capítulos de livros, códigos de programas, artigos científicos etc., que são difíceis de lidar com os métodos tradicionais. A vantagem da eficiência combinada com a natureza de código aberto torna o MoBA a escolha ideal para institutos de pesquisa e empresas desenvolverem aplicativos de textos longos. Documentos técnicos mostram que o modelo de parâmetro 8B baseado na arquitetura Llama usando o MoBA pode processar sem problemas contextos ultralongos de mais de 100.000 tokens.
Essa resposta foi extraída do artigoMoBA: o modelo de linguagem grande de Kimi para processamento de contextos longosO
