🚀 Прорыв в оптимизации LLM: Tree Attention — новый алгоритм для сверхбыстрого масштабирования!

Исследователи представили революционный алгоритм Tree Attention, который обещает трансформировать обучение и интерфейс больших языковых моделей (LLM).

Ключевые преимущества:
🔥 Ускорение до 8 раз по сравнению с Ring Attention
🧠 Вдвое меньшее использование пиковой памяти
🌐 Значительное снижение межузловых коммуникаций
📊 Сравнение методов (на 1М токенов, 64 GPU):
Стандартное внимание: 100% (базовая линия)
Ring Attention: 60% времени базовой линии
Tree Attention: всего 15% времени базовой линии!
🔬 Теоретическая основа:
Функция энергии самовнимания связывает его с энергетическими моделями
Байесовская интерпретация как метод максимального правдоподобия

⚙️ Технические детали:
Сложность O(N/p + log p) для последовательности длины N на p процессорах
Древовидная структура редукции на основе свойств logsumexp и max
Интеграция с Flash Attention 2 и оптимизированными операциями NCCL
🖥️ Практическое применение:
Оптимизация для GPU-кластеров с учетом топологии сети
Непревзойденная эффективность для контекстов >1M токенов
🔮 Влияние на будущее AI:
Tree Attention может стать ключом к созданию LLM с гигантскими контекстными окнами, открывая путь к моделям с долгосрочной памятью и более глубоким пониманием сложных текстов.
🔗 Для углубленного изучения:
Рекомендуем заинтересованным читателям искать последние публикации по ключевым словам "Tree Attention", "GPU optimization for LLM" на научных порталах, таких как arXiv или Google Scholar.

Tree Attention — это не просто оптимизация, а потенциальный прорыв в масштабировании AI. Представьте LLM, способную анализировать целые книги за один проход или вести длительный диалог без потери контекста!

💬 А что вы думаете? Как Tree Attention может изменить ваши AI-проекты? Поделитесь мнением в комментариях!

📌 Почитать
#AI #MachineLearning #TreeAttention #LLM #GPUOptimization

@data_analysis_ml

🚀 Новое исследование Hunyuan: Reinforcement Learning on Pre-training Data (RLPT)

Этот метод решает главную проблему масштабирования LLM - ограниченность размеченного текста.

🌟 RLPT даёт моделям возможность учиться рассуждениям напрямую на данных предобучения, без дорогой ручной разметки.

Как это работает:
1️⃣ Модель во время обучения сама исследует данные и учится более общим стратегиям рассуждений.
2️⃣ Никакой дополнительной разметки — награды извлекаются прямо из предобучающих данных.
3️⃣ Награды за предсказание следующего сегмента позволяют масштабировать RL на этапе предобучения.

Результаты:
✅ На Qwen3-4B-Base прирост: +3.0 (MMLU), +5.1 (MMLU-Pro), +8.1 (GPQA-Diamond), +6.0 (KOR-Bench), +6.6 (AIME24), +5.3 (AIME25).
✅ Чем больше вычислений, тем сильнее рост.
✅ Технология создаёт базу для дальнейших улучшений в RLVR.

📄 Подробнее: https://arxiv.org/pdf/2509.19249

#AI #RLPT #LLM #MachineLearning #NLP

@data_analysis_ml