StreamKL: divergencia KL rápida y eficiente para destilación de atención
StreamKL reduce el consumo de memoria de O(N²) a O(1) y acelera hasta 43x la destilación de atención en GPUs. Ideal para modelos con contexto largo.
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Descubre cómo los transformers desarrollan dos mecanismos separados para recordar y predecir en contexto, revelando fases de aprendizaje sorprendentes.