محققان تکنیک جدیدی به نام «Looped Latent Attention» معرفی کردهاند که میتواند مشکل سنگین بودن حافظه KV در مدلهای ترنسفورمر را حل کند. این روش با فشردهسازی هوشمندانه دادهها در مدلهایی که از لایههای تکرار شونده استفاده میکنند، امکان افزایش ۲۰ برابری ظرفیت پردازش دادهها را فراهم میکند.
به زبان ساده، با این تکنیک، مدلهای هوش مصنوعی میتوانند با همان سختافزار فعلی، حجم بسیار بیشتری از متن و دادهها را با سرعت و کارایی بالاتر پردازش کنند. این یک گام مهم برای اجرای مدلهای عظیم روی سختافزارهای محدودتر است! 🧠✨
منبع: arXiv Machine Learning