RRishiinrishi2220.hashnode.dev·Jul 22 · 36 min readTowards the Modern Transformer ArchitectureHi y'all, Long time no see! Last post was last year. Everyone has likely read Attention Is All You Need, and understood everything around self-attention, and mapped out how encoders and decoders talk 11K
SDSisir Dhakalinsisirdhakal.hashnode.dev·Feb 9, 2025 · 6 min readMulti-Head, Multi-Query, and Grouped-Query Attention: Which One Should You Use?In this blog, we will discuss different types of attention mechanisms. First, we will discuss the intro about Multi Head and Multi Query attentions and their limitations. Then we will discuss Group Query Attention(GQA) and why it is needed and we wil...00
JKJonas Kiminbits-bytes-nn.hashnode.dev·Jan 4, 2024 · 21 min readDeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism 논문 리뷰TL;DR 이 연구를 시작하게 된 배경과 동기는 무엇입니까? 오픈소스 대규모 언어 모델(LLMs)의 발전이 가속화되면서, 모델 스케일링에 대한 명확한 이해의 필요성이 대두되었습니다. 기존 연구들은 스케일링 법칙에 대해 서로 다른 결론을 제시했으며, 하이퍼파라미터 설정에 대한 상세한 설명이 부족했습니다. 특히 AGI 발전의 초기 단계에서 효율적인 모델 스케일링 전략의 수립이 중요한 과제로 대두되었습니다. 이러한 배경에서 DeepSeek LLM 연...00
JKJonas Kiminbits-bytes-nn.hashnode.dev·Sep 9, 2023 · 20 min readMistral 7B 논문 리뷰TL;DR 이 연구를 시작하게 된 배경과 동기는 무엇입니까? 자연어 처리 분야에서 언어 모델의 성능 향상은 주로 모델 크기 증가에 의존해왔습니다. 그러나 이러한 규모 확장은 계산 비용과 추론 지연 시간을 증가시켜 실제 환경에서의 배포에 장벽을 만듭니다. 연구자들은 높은 성능과 효율성을 동시에 제공하는 균형 잡힌 모델의 필요성을 인식했습니다. 기존의 대규모 언어 모델들은 뛰어난 성능을 보여주지만, 실시간 애플리케이션이나 제한된 리소스 환경에서 활...00
JKJonas Kiminbits-bytes-nn.hashnode.dev·Jul 17, 2023 · 34 min readLlama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models 논문 리뷰TL;DR 이 연구를 시작하게 된 배경과 동기는 무엇입니까? 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 AI 어시스턴트가 복잡한 추론 작업을 수행할 수 있게 되었지만, 이러한 모델의 개발은 높은 컴퓨팅 요구사항으로 인해 소수의 기업에만 제한되어 있었습니다. 기존의 오픈소스 모델들은 ChatGPT와 같은 상용 모델들과 비교했을 때 성능과 안전성 측면에서 격차가 있었습니다. 메타는 이러한 격차를 해소하고 AI 기술의 민주화를 촉진하기 위해 Llama 2...00
