私たちは、100万トークン以上にスケールする効率的なアテンションアーキテクチャのパイオニアです。私たちの研究により、モデルは拡張されたインタラクション全体を通じて、完全な会話履歴、タスクコンテキスト、ドキュメント理解を維持することができます。
スパースパターンや階層的な方法でアテンションを近似するのではなく、私たちは100万トークンのコンテキストにスケールする効率的なアテンションのための技術を開発しました。これにより、人工的な制限なくコンテキストのどの部分にも注意を払うモデルの能力が保持されます。
私たちの方法は、アルゴリズムの革新とハードウェアを意識した最適化を組み合わせて、極めて長いコンテキストでも実用的な推論速度を実現します。
100万トークンのコンテキストにより、私たちのモデルは作業セッション全体を通じて一貫したタスクメモリを維持できます。ユーザーは、コンテキストを失ったり、以前のインタラクションをモデルに思い出させたりすることなく、数時間または数日にわたる継続的な会話を行うことができます。
この機能により、長期的なパーソナルアシスタント、拡張された共同コーディングセッション、包括的なドキュメント分析などの高度なアプリケーションが可能になります。
拡張されたコンテキストは、強力なインコンテキスト学習機能を解き放ちます。私たちのモデルは、豊富な例から新しいタスクを学習し、ユーザーの好みに適応し、単一のセッション内で専門知識を発展させることができます。
このアプローチにより、多くのアプリケーションでファインチューニングの必要性がなくなり、迅速な展開とパーソナライゼーションが可能になります。
私たちは、長いコンテキストのシナリオに最適化されたカスタムカーネルとトレーニングフレームワークを開発しました。これらの最適化は、メモリ管理、アテンション計算、勾配計算にまたがり、実用的なトレーニングと推論を可能にします。
私たちの実装は、NVIDIA CUDAとGoogle TPUの両方の機能を活用して、プラットフォーム全体で最大の効率を実現します。