Тэг
Transformers
01.
Что такое механизм Self-Attention: архитектурная основа современных трансформеров
2026-10-05 Нейросети и AI
Подробный разбор механизма self-attention в архитектуре трансформеров: принципы работы, этапы обработки, оценка эффективности и главные ограничения.
Читать далее
02.
Recurrent Looped Transformer (RLT): передача состояния декодера через каждый токен
Разбираем концепцию Recurrent Looped Transformer (RLT) от исследователя из Принстона. Узнайте, как сквозная передача состояния декодера и 96 логических блоков на токен меняют архитектуру LLM.
Читать далее
03.
Обработка естественного языка (NLP): как компьютеры понимают человеческую речь
Подробный разбор технологии NLP: пятиэтапная карта обработки текста, отличие от поиска по ключевым словам, методология тестирования и предотвращения сбоев в языковых моделях.
Читать далее
04.
Интеграция бэкенда transformers в vLLM достигла нативной скорости работы
2026-09-03 Нейросети и AI
Библиотека transformers теперь обеспечивает нативную скорость инференса в vLLM для сложных моделей благодаря динамической оптимизации графов и слиянию операторов на лету.
Читать далее
01.
