Современные архитектуры LLM: подробный анализ эффективности и проектирования. скачать в хорошем качестве

Современные архитектуры LLM: подробный анализ эффективности и проектирования.

Долгие годы гонка за искусственным интеллектом была простой игрой в «больше» — больше данных, больше параметров и больше вычислительных ресурсов. Но с приближением начала 2025 года правила изменились. Эпоха грубой силы закончилась; наступила эра архитектурной элегантности. Сегодня мы заглянем под капот моделей, определяющих это новое поколение. Мы не просто рассматриваем, что эти модели могут делать, — мы рассматриваем, как они построены. В этом эпизоде ​​мы заглянем под капот самых эффективных разработок в отрасли: Мы разберем алгоритм Mixture-of-Experts (MoE) и то, как такие модели, как DeepSeek V3, задействуют лишь часть своего «мозга», чтобы сэкономить огромные вычислительные ресурсы. Мы рассмотрим волшебные приемы экономии памяти, такие как Multi-Head Latent Attention (MLA) и Sliding Window Attention — трюки, которые позволяют нам обрабатывать целые библиотеки, не перегружая кэш. И мы углубимся в тонкости «войны открытых весов», сравнивая структурную ДНК Llama 4, Qwen3 и других моделей — от слоев нормализации до способа «понимания» положения. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, исследователем или энтузиастом ИИ, это ваше техническое руководство по структурным инновациям, которые делают ИИ быстрее, эффективнее и мощнее, чем когда-либо прежде.