KVキャッシュとは何ですか? なぜ大規模モデル推論の加速や長い対話のコストについて話すときに必ず言及されるのでしょうか?
KVキャッシュは、トランスフォーマーの推論段階における非常に重要なキャッシュ層です。 簡単に言えば、モデルがすでに計算したキーや値を最初に保存し、生成を続けるたびに直接再利用し、毎回一から再計算するのではなく、 そのため、KVキャッシュは長い会話、長い文脈、推論速度に関してほぼ常に存在します。 なぜ...
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トランス
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拡散LLMとは何ですか? なぜいつもトランスフォーマーの自己回帰的な路線に挑戦するために使われるのか
拡散LLMは、「拡散モデル」の核心的な考え方を言語モデルに移し、従来の自己回帰モデルのように1トークンずつ書き込むのではなく、徐々にノイズ除去と補正の方法でテキストを生成するものと理解できます。 最近話題になっているのは、Transformerの路線を完全に置き換えたからではなく、業界が他のテキスト...
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トランスフォーマーとは何か? なぜほとんどすべての大型モデルがその上に作られているのでしょうか?
トランスフォーマーはニューラルネットワークのアーキテクチャです。 名前が重要なのではなく、「並列処理」や「文脈モデリング」をうまく行っているからです。 今日見られる大規模な言語モデルの多くは、そのモデルやその変種と切り離せないものです。 トランスフォーマー以前は、多くのモデルがループ構造に頼り、テキ...
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注意の仕組みとは何ですか? AIが「ポイントに集中する」方法
注意メカニズムとは、モデルが情報を処理する際に「重要なポイントを見る」ことを学習することを意味します。 人が段落を読むとき、各単語を同じように見るわけではなく、モデルも同じです。つまり、課題に応じて異なる単語や断片に異なる重みを割り当てます。 重みの大きいコンテンツは結果に影響を与えやすく、低重みの...
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