Jacob Buckman 探讨长上下文 Transformer 的循环和注意力机制 - #750

这篇文章总结了一个播客节目，讨论了与 Manifest AI 的 CEO Jacob Buckman 合作的关于长上下文 Transformer 的内容。 讨论了扩展上下文长度的挑战，并探讨了窗口注意力机制和 Power Retention 架构等技术。文章强调了权重状态平衡和 FLOP 比对于优化计算架构的重要性。 节目还提到了 Manifest AI 的开源项目 Vidrial 和 PowerCoder，并讨论了用于衡量上下文效用、缩放定律以及 AI 应用中长上下文长度的未来的指标。 重点在于实际应用和该领域的未来发展方向。

• •讨论了在 Transformer 中实现长上下文的技术，包括窗口注意力机制和 Power Retention。
• •强调了权重状态平衡和 FLOP 比对于优化计算架构的重要性。
• •回顾了 Manifest AI 的开源项目 Vidrial 和 PowerCoder 及其应用。