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22,580: GPT-2 to Kimi K3, explained
Baseten · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Kimi K3 contains 22,580 times more parameters than GPT-2, but architectural innovations like linear attention and DeltaNet fundamentally changed how models process sequences.
- Pourquoi ça compte
- Engineers building or optimizing large language models need to understand how efficiency techniques evolved from 2019 to 2026 to make informed architecture choices.
- Vigilance
- Linear attention trades softmax expressiveness for fixed-size state, reducing memory bandwidth but potentially losing fidelity. DeltaNet addresses information interference in fixed caches but adds complexity.
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- kimi
Les patterns derrière cette actualité
- Infini-Attention Architecture
- Process Reward Models & Verifier-Guided Search
- Progressive Consent & Communication
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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