Artwork

المحتوى المقدم من Kabir. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Kabir أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
Player FM - تطبيق بودكاست
انتقل إلى وضع عدم الاتصال باستخدام تطبيق Player FM !

DeepSeek: Efficient LLM Token Generation

4:38
 
مشاركة
 

Manage episode 463695846 series 3605659
المحتوى المقدم من Kabir. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Kabir أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.

DeepSeek's Multi-Head Latent Attention (MLA) offers a novel solution to the memory and computational limitations of Large Language Models (LLMs). Traditional LLMs struggle with long-form text generation due to the growing storage and processing demands of tracking previously generated tokens. MLA addresses this by compressing token information into a lower-dimensional space, resulting in a smaller memory footprint, faster token retrieval, and improved computational efficiency. This allows for longer context windows and better scalability, making advanced AI models more accessible. The approach enhances performance without sacrificing quality, benefiting various applications from chatbots to document summarization.

Send us a text

Support the show

Podcast:
https://kabir.buzzsprout.com
YouTube:
https://www.youtube.com/@kabirtechdives
Please subscribe and share.

  continue reading

191 حلقات

Artwork
iconمشاركة
 
Manage episode 463695846 series 3605659
المحتوى المقدم من Kabir. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Kabir أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.

DeepSeek's Multi-Head Latent Attention (MLA) offers a novel solution to the memory and computational limitations of Large Language Models (LLMs). Traditional LLMs struggle with long-form text generation due to the growing storage and processing demands of tracking previously generated tokens. MLA addresses this by compressing token information into a lower-dimensional space, resulting in a smaller memory footprint, faster token retrieval, and improved computational efficiency. This allows for longer context windows and better scalability, making advanced AI models more accessible. The approach enhances performance without sacrificing quality, benefiting various applications from chatbots to document summarization.

Send us a text

Support the show

Podcast:
https://kabir.buzzsprout.com
YouTube:
https://www.youtube.com/@kabirtechdives
Please subscribe and share.

  continue reading

191 حلقات

كل الحلقات

×
 
Loading …

مرحبًا بك في مشغل أف ام!

يقوم برنامج مشغل أف أم بمسح الويب للحصول على بودكاست عالية الجودة لتستمتع بها الآن. إنه أفضل تطبيق بودكاست ويعمل على أجهزة اندرويد والأيفون والويب. قم بالتسجيل لمزامنة الاشتراكات عبر الأجهزة.

 

دليل مرجعي سريع

استمع إلى هذا العرض أثناء الاستكشاف
تشغيل