Poolside

Последние новинки в архитектурах LLM: общие KV-кэши, послойные эмбеддинги и сжатое внимание

В новых открытых LLM всё больше внимания уделяется эффективной работе с длинным контекстом. Gemma 4 (Google) использует разделение KV-тензоров между слоями для уменьшения размера кэша, а также per-layer embeddings для повышения параметрической эффективности. Laguna XS.2 (Poolside) применяет послойное бюджетирование внимания, DeepSeek V4 — механизмы mHC и сжатого внимания.

Google/DeepMind Poolside DeepSeek Technology Innovation Institute