無限の長さに直接拡張できる Google Infini-Transformer がコンテキスト長の議論に終止符を打つ
Gemini 1.5 Pro はこのテクノロジーを使用しているのだろうか。
Google はさらに大きな動きを見せ、次世代の Transformer モデル Infini-Transformer をリリースしました。
実践的な内容を紹介します。強力なアテンション 強制メカニズム Infini-attention - 長期圧縮メモリとローカル因果的アテンションを使用して、長期および短期のコンテキスト依存関係を効果的にモデル化できます。標準スケーリングドット積アテンション (標準スケーリングドット積アテンション) は最小限に変更されており、プラグアンドプレイの継続的な事前トレーニングと長いコンテキストの適応をサポートするように設計されています。このアプローチにより、Transformer LLM は、ストリーミング方式で非常に長い入力を処理し、限られたメモリとコンピューティング リソースで無限に長いコンテキストに拡張できるようになります。 論文リンク: https://arxiv.org/pdf/2404.07143.pdf

- 手法の紹介






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Deepseekクラスモデルのローカル微調整は、コンピューティングリソースと専門知識が不十分であるという課題に直面しています。これらの課題に対処するために、次の戦略を採用できます。モデルの量子化:モデルパラメーターを低精度の整数に変換し、メモリフットプリントを削減します。小さなモデルを使用してください。ローカルの微調整を容易にするために、より小さなパラメーターを備えた前提型モデルを選択します。データの選択と前処理:高品質のデータを選択し、適切な前処理を実行して、モデルの有効性に影響を与えるデータ品質の低下を回避します。バッチトレーニング:大規模なデータセットの場合、メモリオーバーフローを回避するためにトレーニングのためにバッチにデータをロードします。 GPUでの加速:独立したグラフィックカードを使用して、トレーニングプロセスを加速し、トレーニング時間を短縮します。

DeepSeekは、特定のデータベースまたはシステムでのみ検索する独自の検索エンジンであり、より速く、より正確です。それを使用する場合、ユーザーはドキュメントを読み、さまざまな検索戦略を試し、ユーザーエクスペリエンスに関するヘルプを求めてフィードバックを求めて、利点を最大限に活用することをお勧めします。

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