This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
На первый взгляд формула кажется простой -
её легко выучить и даже воспроизвести по памяти.
Но разобраться интуитивно, как взаимодействуют Q (Query), K (Key) и V (Value), - совсем другое дело. Именно это видео или схема помогает «увидеть», что происходит внутри трансформера.
#machinelearning #deeplearning #transformers #attention #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥23👍11❤8
Forwarded from Machinelearning
Ключевые характеристики:
- MoE-архитектура: 30B параметров всего, ~3.5B активных
- Контекст до 1 миллиона токенов
- Гибридная архитектура:
- 23 слоя Mamba-2 + MoE
- 6 attention-слоёв
- Баланс между скоростью и качеством рассуждений
Требования:
- необходимо около 24 ГБ видеопамяти для локального запуска
Модель хорошо подходит для длинных диалогов, анализа документов и reasoning-задач
Интересный пример того, как MoE и Mamba начинают реально снижать требования к железу, сохраняя масштаб контекста и качество.
Для обучения Super и Ultra используется NVFP4 и новая архитектура Latent Mixture of Experts. Она позволяет задействовать в четыре раза больше экспертов при той же стоимости инференса. По сути, модель становится «умнее» за счёт более гибкого выбора экспертов, а не за счёт постоянной активации всех параметров.
Дополнительно применяется Multi-Token Prediction, что ускоряет обучение и улучшает качество рассуждений на длинных последовательностях. Это особенно важно для agentic и multi-agent сценариев, где модели работают с длинным контекстом и сложными цепочками решений.
NVIDIA публикует не только веса, но и данные для предобучения и постобучения, а также технические детали, которые объясняют, почему эти модели одновременно быстрые и сильные.
Такой уровень открытости - редкость для моделей этого масштаба и хороший сигнал для индустрии.@ai_machinelearning_big_data
#AI #LLM #NVIDIA #Nemotron3 #OpenSource #MachineLearning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤6👍5
🚨 DeepSeek уже в первый день года выкатывает сильное обновление: важное улучшение архитектуры трансформеров.
Китайцы предложили способ сделать shortcut-путь ( это когда выход слоя прибавляется к его же входу, то есть сеть не «заменяет» информацию, а добавляет к ней улучшенную версию) в трансформерах гибче, но при этом сохранить стабильность даже у очень больших моделей.
В обычном трансформере каждый блок что-то считает, а потом просто добавляет результат к исходному сигналу.
Это помогает информации проходить через много слоёв, не теряясь.
Hyper-Connections меняют shortcut-путь.
Был один поток, а стало несколько.
То есть shortcut превращается из простого «input + output» в умный маршрутизатор сигналов.
Проблема в том, что без ограничений такие смешивания могут усиливать сигнал слишком сильно или, наоборот, гасить его и большие модели начинают вести себя нестабильно.
mHC решает это так:
потоки остаются, но каждое смешивание работает как аккуратное усреднение.
Сигнал не может «взорваться» или исчезнуть - он остаётся под контролем.
Что это даёт на практике:
- модели остаются стабильными даже на масштабе 27B, дают лучшее качество и не страдают от скачков лосса.
Там, где обычные Hyper-Connections раздували сигнал до 3000×, mHC держат его примерно на уровне 1.6×.
Если коротко: был один shortcut,. сделали несколько, но заставили их смешиваться безопасно.
И трансформеры стали гибче и стабильнее.
Статья: https://arxiv.org/abs/2512.24880
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=gT-0Qryi5KA
#AI #DeepSeek #MachineLearning #NeuralNetworks #Research
Китайцы предложили способ сделать shortcut-путь ( это когда выход слоя прибавляется к его же входу, то есть сеть не «заменяет» информацию, а добавляет к ней улучшенную версию) в трансформерах гибче, но при этом сохранить стабильность даже у очень больших моделей.
В обычном трансформере каждый блок что-то считает, а потом просто добавляет результат к исходному сигналу.
Это помогает информации проходить через много слоёв, не теряясь.
Hyper-Connections меняют shortcut-путь.
Был один поток, а стало несколько.
Перед блоком модель выбирает, какие потоки подать на вычисления.
Во время блока часть сигнала идёт «в обход»,
чтобы ничего не потерять.
После блока всё снова аккуратно объединяется.
То есть shortcut превращается из простого «input + output» в умный маршрутизатор сигналов.
Проблема в том, что без ограничений такие смешивания могут усиливать сигнал слишком сильно или, наоборот, гасить его и большие модели начинают вести себя нестабильно.
mHC решает это так:
потоки остаются, но каждое смешивание работает как аккуратное усреднение.
Сигнал не может «взорваться» или исчезнуть - он остаётся под контролем.
Что это даёт на практике:
- модели остаются стабильными даже на масштабе 27B, дают лучшее качество и не страдают от скачков лосса.
Там, где обычные Hyper-Connections раздували сигнал до 3000×, mHC держат его примерно на уровне 1.6×.
Если коротко: был один shortcut,. сделали несколько, но заставили их смешиваться безопасно.
И трансформеры стали гибче и стабильнее.
Статья: https://arxiv.org/abs/2512.24880
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=gT-0Qryi5KA
#AI #DeepSeek #MachineLearning #NeuralNetworks #Research
❤27🔥8👍4🤔2