MACHINELEARNING_INTERVIEW Telegram 1567
MoBA: Mixture of Block Attention for Long-Context LLMs представляет собой революционное решение для обработки длинных контекстов в языковых моделях. Вот что в нём интересно:

• Инновационная архитектура:

- Блочное разреженная внимание: Полный контекст делится на блоки, и каждый токен учится выбирать наиболее релевантные блоки, что позволяет эффективно обрабатывать длинные последовательности.

• Параметрически независимый механизм выбора: Внедрён механизм топ-k без дополнительных параметров, который автоматически переключается между полным и разреженным вниманием, что делает модель гибкой и адаптивной.

• Эффективность и масштабируемость:
MoBA обеспечивает значительное ускорение (например, 6.5x скорость при 1 млн входных токенов) без потери производительности, что особенно важно для задач с длинным контекстом.

• Практическое применение:
Модель уже доказала свою эффективность в продакшене и демонстрирует превосходное качество работы.

Проект MoBA будет полезен всем, работающим над масштабированием LLMs и задачами с длинным контекстом, предоставляя эффективный и гибкий механизм внимания, который можно легко интегрировать в существующие системы.

Github

@machinelearning_interview
👍73🔥3



tgoop.com/machinelearning_interview/1567
Create:
Last Update:

MoBA: Mixture of Block Attention for Long-Context LLMs представляет собой революционное решение для обработки длинных контекстов в языковых моделях. Вот что в нём интересно:

• Инновационная архитектура:

- Блочное разреженная внимание: Полный контекст делится на блоки, и каждый токен учится выбирать наиболее релевантные блоки, что позволяет эффективно обрабатывать длинные последовательности.

• Параметрически независимый механизм выбора: Внедрён механизм топ-k без дополнительных параметров, который автоматически переключается между полным и разреженным вниманием, что делает модель гибкой и адаптивной.

• Эффективность и масштабируемость:
MoBA обеспечивает значительное ускорение (например, 6.5x скорость при 1 млн входных токенов) без потери производительности, что особенно важно для задач с длинным контекстом.

• Практическое применение:
Модель уже доказала свою эффективность в продакшене и демонстрирует превосходное качество работы.

Проект MoBA будет полезен всем, работающим над масштабированием LLMs и задачами с длинным контекстом, предоставляя эффективный и гибкий механизм внимания, который можно легко интегрировать в существующие системы.

Github

@machinelearning_interview

BY Machine learning Interview





Share with your friend now:
tgoop.com/machinelearning_interview/1567

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

There have been several contributions to the group with members posting voice notes of screaming, yelling, groaning, and wailing in different rhythms and pitches. Calling out the “degenerate” community or the crypto obsessives that engage in high-risk trading, Co-founder of NFT renting protocol Rentable World emiliano.eth shared this group on his Twitter. He wrote: “hey degen, are you stressed? Just let it out all out. Voice only tg channel for screaming”. Concise The visual aspect of channels is very critical. In fact, design is the first thing that a potential subscriber pays attention to, even though unconsciously. For crypto enthusiasts, there was the “gm” app, a self-described “meme app” which only allowed users to greet each other with “gm,” or “good morning,” a common acronym thrown around on Crypto Twitter and Discord. But the gm app was shut down back in September after a hacker reportedly gained access to user data. The administrator of a telegram group, "Suck Channel," was sentenced to six years and six months in prison for seven counts of incitement yesterday.
from us


Telegram Machine learning Interview
FROM American