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這篇文把 GPT-2 到 Kimi K3，到底改變了什麼，徹底解析了一番！
GPT-2 用的是 softmax 注意力，為了知道哪個字重要，它把讀過的每個字都留在 KV cache… | LargitData
GPT-2 用的是 softmax 注意力，為了知道哪個字重要，它把讀過的每個字都留在 KV cache… | LargitData
這篇文把 GPT-2 到 Kimi K3，到底改變了什麼，徹底解析了一番！
GPT-2 用的是 softmax 注意力，為了知道哪個字重要，它把讀過的每個字都留在 KV cache 裡，像一本愈翻愈厚的筆記本。內容愈長，要搬的資料愈多，最後卡在記憶體頻寬。
線性注意力換了個想法：不留全部，只把讀過的內容壓縮進一塊固定大小的白板。不管輸入多長，成本都一樣。缺點是抓重點的能力變差，而且新資訊只能一直往上疊，疊久了混成一團，該用的時候找不清楚。
DeltaNet 針對這點，寫之前先看那個位置原本放了什麼…
GPT-2 用的是 softmax 注意力，為了知道哪個字重要，它把讀過的每個字都留在 KV cache 裡，像一本愈翻愈厚的筆記本。內容愈長，要搬的資料愈多，最後卡在記憶體頻寬。
線性注意力換了個想法：不留全部，只把讀過的內容壓縮進一塊固定大小的白板。不管輸入多長，成本都一樣。缺點是抓重點的能力變差，而且新資訊只能一直往上疊，疊久了混成一團，該用的時候找不清楚。
DeltaNet 針對這點，寫之前先看那個位置原本放了什麼…
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