跨层注意力（Cross-Layer Attention，简称CLA）是一种新的注意力机制设计方法，旨在优化Transformer等大型模型的内存使用和计算效率。CLA通过在不同层之间共享键（Key）和值（Value）头，显著减少了KV缓存的大小，从而降低了内存占用和计算开销。这种方法不仅提高了模型在处理长序列和大批次推理任务时的效率，还保持了与未修改模型几乎相同的准确性。
具体来说，CLA允许相邻层之间共享KV头，使得KV缓存的大小可以减半，这在处理大规模输入时尤其有效。此外，CLA的应用不仅限于文本或语言模型，还被用于图像识别任务中，如遥感小目标检测，通过跨层传递高层特征的语义信息，提升模型对复杂背景信息的抑制能力。这种机制在多个领域展示了其有效性和灵活性，使其成为提升大型模型性能的重要工具
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