i14 在 AWS Trainium2 上训练部署 Laplace 3B 线性注意力模型
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i14 在 AWS Trainium2 上训练部署 Laplace 3B 线性注意力模型
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AI 综述
i14 推出线性注意力模型 Laplace 3B，循环状态固定为每条序列 29.5 MB，与上下文长度无关。AWS 团队通过 TorchNeuron Native 的原生 PyTorch 支持，将 GLA 架构与 Muon 优化器迁移至 AWS Trainium2 进行训练和部署。 Laplace 3B 属于线性注意力模型，采用 GLA 架构，使用 Muon 优化器。该模型的核心特点是循环状态大小固定，不随上下文长度增长，区别于传统的 KV cache 机制。
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最新进展10月21日 05:14
i14 在 AWS Trainium2 上训练并部署 Laplace 3B 线性注意力模型：超越 KV cache报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- AWS Machine Learning Blogi14 在 AWS Trainium2 上训练并部署 Laplace 3B 线性注意力模型：超越 KV cache
i14 推出线性注意力模型 Laplace 3B，其循环状态固定为每条序列 29.5 MB，与上下文长度无关。AWS 团队通过 TorchNeuron Native 的原生 PyTorch 支持，将 GLA 架构与 Muon 优化器迁移至 AWS Trainium2。
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