Wir sind Pioniere effizienter Aufmerksamkeitsarchitekturen, die auf 1 Million Tokens und darüber hinaus skalieren. Unsere Forschung ermöglicht es Modellen, vollständige Konversationshistorie, Aufgabenkontext und Dokumentenverständnis über erweiterte Interaktionen hinweg beizubehalten.
Anstatt Attention durch spärliche Muster oder hierarchische Methoden zu approximieren, haben wir Techniken für effiziente Attention entwickelt, die auf Millionen-Token-Kontexte skaliert. Dies bewahrt die Fähigkeit des Modells, ohne künstliche Einschränkungen auf jeden Teil des Kontexts zu achten.
Unsere Methoden kombinieren algorithmische Innovationen mit Hardware-bewussten Optimierungen, um praktische Inferenzgeschwindigkeiten auch bei extrem langen Kontexten zu erreichen.
Mit Millionen-Token-Kontexten können unsere Modelle kohärentes Aufgabengedächtnis über ganze Arbeitssitzungen aufrechterhalten. Benutzer können kontinuierliche Gespräche führen, die Stunden oder Tage dauern, ohne den Kontext zu verlieren oder das Modell an frühere Interaktionen erinnern zu müssen.
Diese Fähigkeit ermöglicht anspruchsvolle Anwendungen wie langfristige persönliche Assistenten, erweiterte kollaborative Coding-Sitzungen und umfassende Dokumentenanalyse.
Erweiterte Kontexte erschließen leistungsstarke In-Context-Lernfähigkeiten. Unsere Modelle können neue Aufgaben aus umfangreichen Beispielen lernen, sich an Benutzerpräferenzen anpassen und spezialisiertes Wissen innerhalb einer einzigen Sitzung entwickeln.
Dieser Ansatz eliminiert für viele Anwendungen die Notwendigkeit von Fine-Tuning und ermöglicht schnelle Bereitstellung und Personalisierung.
Wir haben benutzerdefinierte Kernels und Trainings-Frameworks entwickelt, die für Langkontext-Szenarien optimiert sind. Diese Optimierungen umfassen Speicherverwaltung, Aufmerksamkeitsberechnung und Gradientenberechnung und ermöglichen praktisches Training und Inferenz.
Unsere Implementierungen nutzen sowohl NVIDIA CUDA- als auch Google TPU-Fähigkeiten für maximale Effizienz über Plattformen hinweg.