UC伯克利的研究人员提出了一项名为RingAttention的新方法，以解决深度学习模型中内存需求的挑战。在最新的研究中，研究人员探讨了Transformer模型在处理长序列时面临的问题，特别是由于自注意力机制引发的内存需求。研究人员表示，他们将来计划在最大序列长度和最大计算性能方面进行更多研究，这将为大型视频-音频-语言模型、利用扩展反馈和试验错误学习、代码生成和理解科学数据等领域提供激动人心的机会。...
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