Tag: Transformers

Flash Attention et Optimisations Mémoire pour une Inférence LLM Plus Rapide

King Willie
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août 17
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Découvrez comment Flash Attention résout le goulot d'étranglement mémoire des LLM. Guide pratique sur son fonctionnement, ses avantages en inférence et son intégration facile avec Hugging Face.

Architectures Hybrides Récurent-Transformateur : Avancées et Efficacité pour les LLM en 2026

King Willie
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mai 29
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Découvrez si les architectures hybrides récurrent-transformateur améliorent les LLM. Analyse des designs Mamba-Transformer, comparaisons séquentielles vs parallèles, et études de cas comme Hunyuan-TurboS.

Pre-Norm vs Post-Norm dans les Transformers : Impact sur la stabilité des grands modèles de langage

King Willie
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janvier 20
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Pre-Norm et Post-Norm sont deux façons d'organiser la normalisation dans les Transformers. Pre-Norm permet d'entraîner des modèles très profonds sans échec, tandis que Post-Norm peut offrir une meilleure précision finale. La majorité des grands modèles de langage utilisent désormais Pre-Norm.