با بزرگتر شدن مدلهای هوش مصنوعی، کارایی محاسباتی به یک چالش بزرگ تبدیل شده است. این مقاله به طور کامل به این موضوع میپردازد. تکامل از MHA با پیچیدگی درجه دوم به MQA، GQA و MHLA اساساً یک داستان درباره بهینهسازی و افزایش کارایی محاسباتی است. MQA با کاهش چشمگیر نیاز به حافظه از طریق اشتراکگذاری بردارهای کلید و مقدار، این مشکل را حل میکند. GQA یک تعادل بین عملکرد و کارایی ارائه میدهد و MHLA با فشردهسازی، مرزهای بهینهسازی حافظه را جابجا میکند. این پیشرفتها برای دموکراتیزه کردن دسترسی به مدلهای بزرگ و ممکن ساختن اجرای آنها بر روی سختافزارهای محدودتر، حیاتی هستند.
آیا در دنیای هوش مصنوعی، همیشه «بزرگتر» به معنای «بهتر» است؟ تحقیقات جدید این ایده را به چالش میکشند و نشان میدهند که قدرت پردازش و بهینهسازی، و نه فقط اندازه، فاکتور تعیینکننده است. پژوهشگران به یک پیشرفت چشمگیر دست یافتهاند: یک مدل زبان فشرده با تنها یک میلیارد پارامتر میتواند در وظایف خاص، بهویژه … Read more
تنها چند ماه پس از عرضه Grok 4، شرکت xAI ایلان ماسک با مدل نسل بعدی خود، Grok 4 Fast، مرزهای فناوری را جابجا میکند. این نسخه جدید در حالی عرضه میشود که این شرکت قصد دارد با تمرکز بر پیشرفتهای چشمگیر فناورانه، از حواشی اخیر، از جمله مشکل یهودستیزانه چتبات خود، عبور کند. مدل … Read more
🧠 مکانیزم توجه در هوش مصنوعی دقیقاً چیست؟ در هر مدل خودرگرسیو، مانند مدلهای زبان بزرگی که روزانه از آنها استفاده میکنیم، کلید تولید متن منسجم، درک متنی است که پیش از آن آمده است. اما همه کلمات گذشته برای پیشبینی کلمه بعدی به یک اندازه اهمیت ندارند. اینجاست که مکانیزم توجه (Attention Mechanism) وارد … Read more