Martin Kailis 的一项研究分析了语言模型中自回归token的高昂成本，解释说生成单个词需要为每个token从内存中读取300吉字节的参数。该研究探讨了自回归token为何昂贵，以及JEPA、线性注意力（linear attention）和扩散模型（diffusion models）等替代架构如何挑战这种方法。它还表明，研究实验室正准备为其模型过渡到新的底层技术。 AI
影响 这项研究突显了当前自回归语言模型巨大的计算成本，可能推动更高效架构的采用。
排序理由 该集群讨论了一篇分析语言模型计算成本的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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