DeepSeek在GitHub发布了名为Engram的新项目,提出了一种“通过可扩展查找的条件记忆”技术方案。该项目通过引入“稀疏性的新轴”,旨在解决大语言模型在处理长上下文时的记忆瓶颈。Engram利用条件记忆机制,在不显著增加推理成本的前提下,大幅提升了模型检索和记忆关键信息的能力。这一创新为大模型架构优化提供了新思路,有望推动更高效、更低成本的AI应用落地,对行业具有极高的参考价值。
原文链接:Linux.do
DeepSeek在GitHub发布了名为Engram的新项目,提出了一种“通过可扩展查找的条件记忆”技术方案。该项目通过引入“稀疏性的新轴”,旨在解决大语言模型在处理长上下文时的记忆瓶颈。Engram利用条件记忆机制,在不显著增加推理成本的前提下,大幅提升了模型检索和记忆关键信息的能力。这一创新为大模型架构优化提供了新思路,有望推动更高效、更低成本的AI应用落地,对行业具有极高的参考价值。
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