Efficient Long-Context Reasoning in Large Language Models: Hierarchical Token Compression with Sparse Attention and Dynamic Memory Management

Het artikel introduceert CLEAR, een verenigd framework dat hiërarchische tokencompressie, sparse attention-orkestratie en dynamisch geheugenbeheer combineert om efficiënte long-context redenering in grote taalmodellen mogelijk te maken, waarbij significante reducties in computationele complexiteit en geheugengebruik worden bereikt terwijl een hoge nauwkeurigheid op long-context benchmarks behouden blijft.

Oorspronkelijke auteurs: Babasaheb Satpute, Chaya Jadhav, Rajesh Bharati, Deepak Kshirsagar