キミ・リニア - 月の裏側でオープンソース化された新しいハイブリッド・リニア・アテンション・アーキテクチャ

キミ・リニアは？

キミ Linearは、Dark Side of the Moonによってオープンソース化された新しいハイブリッド線形注意アーキテクチャであり、Kimi Delta Attention (KDA)をコアとして、よりきめ細かいゲーティングメカニズムによって従来の注意モデルを最適化し、ハードウェア効率とメモリ制御を大幅に改善します。すなわち、3つのKDA線形注意層の後に1つの完全注意層（MLA）が挿入され、グローバルな依存関係を周期的に捉えながら効率的な局所情報処理を保証する。専門家の混合（MoE）技術と組み合わせることで、Kimi Linearは、480億のパラメータスケールで、1回の前方伝播につき30億のパラメータのみを活性化し、計算効率を劇的に改善します。

キミ・リニアの特徴

• 効率的な建築設計3:1のハイブリッド・ヒエラルキーは、直線的な注意と完全な注意を組み合わせ、効率とグローバルな情報の捕捉のバランスをとる。
• 革新的なアテンション・メカニズムKDA（キミ・デルタ・アテンション）は、メモリ制御とハードウェア効率を最適化するために、チャンネルレベルの対角ゲーティングと特別なマトリックス・パラメーターを導入している。
• ハイブリッド技術のエキスパートMoE（専門家の混合）を取り入れ、480億のパラメータサイズにおいて、1回の順伝播で30億のパラメータしか活性化させず、計算効率を向上。
• パフォーマンスの大幅な改善KVキャッシュの使用量は75%減少し、ロングコンテキストのデコードスループットはフルMLAモデルの6倍に向上。
• オープンソースと使いやすさKDAカーネルと ブイエルエルエム この実装はオープンソース化され、研究やアプリケーションのための事前学習やインストラクションチューニングモデルのチェックポイントを提供している。

キミ・リニアの強み

• 建築上の利点キミ・リニアは、リニア・アテンションとフル・アテンションを組み合わせた革新的な3:1ハイブリッド・ヒエラルキーを採用し、長いシーケンシャル・データを効率的に処理するための効率性とグローバルな情報収集のバランスをとっている。
• パフォーマンスの利点KVキャッシュ使用量は75%削減され、ロングコンテキストのデコードスループットはMLAフルモデルの6倍に向上し、ロングシーケンスタスクの処理効率が大幅に改善された。
• 効率の優位性最新の技術は、混合エキスパート（MoE）であり、480億のパラメータサイズにおいて、1回の前方伝播で30億のパラメータしか活性化しないため、計算コストが削減される。
• イノベーションの優位性キミ・デルタ・アテンション(KDA)は、チャンネルレベルの対角ゲーティングと特別なマトリックス・パラメーターを導入することで、メモリー制御とハードウェアの効率を最適化し、モデルのパフォーマンスを向上させます。

キミ・リニアの公式サイトは？

• Githubリポジトリ:: https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Linear
• HuggingFaceモデルライブラリ:: https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct
• 技術論文:: https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Linear/blob/master/tech_report.pdf

キミ・リニアは誰のためにあるのか

• 自然言語処理（NLP）研究者キミ・リニアは、より効率的な言語モデリング・アーキテクチャとアテンション・メカニズムを探求するための新たな研究の方向性とツールを提供する。
• ディープラーニング・エンジニアオープンソースの実装と、事前にトレーニングされたモデルのチェックポイントにより、エンジニアはモデルのパフォーマンスと効率を向上させるために、プロジェクトに迅速に統合することができます。
• 大規模データ処理開発者テキスト生成、機械翻訳など、長いテキストや大規模なデータセットを処理する必要がある場合に使用します。
• モデル効率への要求が高いユーザーキミ・リニアは、KVキャッシュの使用量とデコード・スループットにおいて優れているため、モデルの動作効率とリソースの使用量に敏感なアプリケーション・シナリオに適しています。
• オープンソースコミュニティの貢献者そのオープンソースの性質は、コミュニティメンバーが改良や拡張に参加することを奨励しており、オープンソースプロジェクトへの貢献に関心のある開発者に適しています。