무한 길이로 직접 확장되는 Google Infini-Transformer는 컨텍스트 길이 논쟁을 종식시킵니다.
Gemini 1.5 Pro가 이 기술을 사용하는지 모르겠습니다.
Google은 또 다른 큰 행보를 보이며 차세대 Transformer 모델인 Infini-Transformer를 출시했습니다.
장기 압축 메모리와 로컬 인과 주의를 효과적으로 사용하는 Infini-attention을 도입합니다. 장기 및 단기 컨텍스트 종속성을 모델링합니다. Infini-attention은 표준 확장 내적 관심을 최소한으로 변경하며 플러그 앤 플레이 연속 사전 학습 및 장기 컨텍스트 자가 학습을 지원하도록 설계되었습니다. 적응 이 방법을 사용하면 Transformer LLM이 스트림을 통해 매우 긴 입력을 처리하여 제한된 메모리와 컴퓨팅 리소스로 무한히 긴 컨텍스트로 확장할 수 있습니다. H 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/2404.07143.pdf

- 방법 소개
Infini-attention을 사용하면 Transformer LLM이 제한된 메모리 공간과 계산으로 무한히 긴 입력을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 아래 그림 1에서 볼 수 있듯이 Infini-attention은 압축된 메모리를 일반 Attention 메커니즘에 통합하고 단일 Transformer 블록에 Masked Local Attention 및 장기 선형 Attention 메커니즘을 구축합니다.






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