mLattice: пам’ять-efективна архітектура ШІ

TL;DR

• •mLattice — нова архітектура ШІ з 2D решіткою для економії пам’яті
• •Зменшує операції у 7 280 разів порівняно з attention при довгих послідовностях
• •Проходить тести RULER S-NIAH та MAD на точності
• •Реалізовано як прототип на GitHub, без API чи готової підтримки
• •Призначено для дослідження, а не для комерційного використання у SMB

---

Як це змінить ваш ринок?

Наразі ніяк. Це дослідження без шляху до комерціалізації не змінює ринок AI-інструментів для компаній до 200 людей. Реальна цінність з’явиться лише якщо команда мLattice випустить продукт з документацією та підтримкою.

Визначення:

mLattice — пам’ять-efективна архітектура ШІ, яка замість traditional attention використовує фіксовану 2D решітку з 9 комірками на токен для досягнення лінійного росту використання пам’яті з довжиною послідовності.

Для кого це і за яких умов (ОБОВ'ЯЗКОВО: мін. обладнання/бюджет, потрібна команда чи ні, мін. масштаб, час на впровадження.

mLattice: дані не розкриті — потрібна інженерна команда з досвідом у низкій-рівневій оптимізації ШІ, доступ до GPU для тестування, 2-4 тижні на інтеграцію. Не підходить для компаній без IT-спеціалістів.

Альтернативи

| | FlashAttention-2 | xFormers | Sparse Attention | | Ціна | безкоштовно (open source) | безкоштовно (open source) | безкоштовно (open source) | | Де працює | GPU, оптимізоване для NVIDIA | GPU, підтримка різних архітектур | GPU, потребує спеціальних ядер | | Мін. вимоги | PyTorch, CUDA 11.0+ | PyTorch або TensorFlow | PyTorch, кастомні CUDA ядра | | Ключова різниця | Зменшує пам’ять у 2-4 рази | Бібліотека оптимізацій для трансформерів | Зменшує обчислення за шаблоном sparsity |

---