Cómo desempolvar los pesos de LLM sin tiempo de inactividad
Imagine tratar de renovar la pulvínulo de un imponente rascacielos sin pedirle a sus ocupantes que se vayan o pausen su trabajo. Eso es exactamente lo que hace el motor de punto de control de Moonshotai para los modelos AI. Permite que los modelos de lengua masivo actualicen sus cerebros, los pesos, mientras siguen funcionando, […]
Meta AI propone atención múltiple (MTA): un nuevo método de atención que permite a los LLM habilitar sus pesos de atención en múltiples consultas y vectores secreto
Los modelos de verbo conspicuo (LLM) se benefician significativamente de los mecanismos de atención, lo que permite la recuperación efectiva de la información contextual. Sin secuestro, los métodos de atención tradicionales dependen principalmente de la atención de un solo token, donde cada peso de atención se calcula a partir de un solo par de consultas […]