스탠퍼드·UC 버클리 연구진, TokenGate 공개 — 토큰 게이트 어텐션이 롱 컨텍스트 프리필을 최대 11.3배 빠르게 한다
원문 제목 — Researchers from Stanford and UC Berkeley Introduce TokenGate: Token-Gated Attention Makes Long-Context Prefill Up to 11.3x Faster
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이것이 진짜이기를 바란다.
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스탠퍼드와 UC 버클리 연구진이 토큰 게이트 어텐션 기반 기법 TokenGate를 공개하며 롱 컨텍스트 프리필을 최대 11.3배 가속한다고 발표했다. 댓글에서는 arXiv 논문과 GitHub 저장소 직접 링크가 공유됐고, 대형 프로젝트에서 200만~1000만 토큰 컨텍스트에 대한 기대가 나왔다. 일부는 Qwen4 반영을 희망했으나 다른 이용자는 Qwen4 학습이 이미 진행 중일 것이라며 Qwen 4.5 가능성을 언급했다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
각종 광고와 팝업으로 고생하지 않도록 논문과 저장소 직접 링크를 남긴다(arXiv 2610.26754, GitHub 저장소 token-gate-llms/TokenGate).
고맙다, Megatron_McLargeHuge.
대규모 프로젝트를 200만~1000만 컨텍스트 토큰으로 다룬다는 상상을 하게 된다...
이 연구가 qwen4에 반영된다면 정말 멋질 텐데 😂🙏🏻
아마 이미 늦었을 것이다. qwen4는 거의 확실히 학습이 한참 진행 중일 테니. qwen 4.5라면 가능할지도 모른다