<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Pyramid Pool on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/pyramid-pool/</link><description>Recent content in Pyramid Pool on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sat, 08 Aug 2026 19:08:12 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/pyramid-pool/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>학습 중에만 어텐션을 압축했다가 마지막에 원래 방식으로 돌려놓으면, 긴 문맥을 훨씬 빠르고 저렴하게 학습하면서도 정상적인 모델을 얻는다.</title><link>https://techllm.github.io/posts/lighthouse-attention-long-context-pretraining/</link><pubDate>Sat, 08 Aug 2026 19:08:12 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/lighthouse-attention-long-context-pretraining/</guid><description>Lighthouse Attention은 Q/K/V를 대칭적으로 다중 해상도 피라미드로 풀링한 뒤, 상위 K개 엔트리만 골라 표준 FlashAttention에 통과시키는 학습 전용 희소 어텐션이다. selection이 어텐션 커널 밖에 있어 forward/backward가 dense 트랜스포머와 동일하며, 마지막에 짧은 dense-SDPA resume만 거치면 from-scratch dense baseline과 동등 이상의 loss를 1.4~1.7× 더 빠른 wall-clock에 달성한다.</description></item></channel></rss>