Новости
22,580: GPT-2 to Kimi K3, explained
Baseten · Опубликовано · 3 мин чтения
За 30 секунд
- Что произошло
- 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.
- Почему это важно
- Engineers building or optimizing large language models need to understand how efficiency techniques evolved from 2019 to 2026 to make informed architecture choices.
- На что обратить внимание
- 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.
Послушать это резюме
- gpt
- kimi
Паттерны, стоящие за этой новостью
- Infini-Attention Architecture
- Process Reward Models & Verifier-Guided Search
- Progressive Consent & Communication
Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.
The Agent Architect
Один паттерн, один компромисс, одна история сбоя в продакшене. Короткий еженедельный брифинг для тех, кто строит агентные системы.
Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.