内存效率

t5-experiments是一个专注于T5模型实验的项目，特别是探索Transformer模型的扩展技术和内存效率。该项目旨在处理极长序列（高达2,048,000个token），并采用RMT（Recurrent Memory Transformer）方法增强内存保留能力。尽管处理大量token序列，项目仍保持紧凑的内存大小（3.6GB），并支持高效推理，最多可处理4096个内存段。项目突破了以往Transformer模型的限制（如CoLT5的64K token和GPT-4的32K token）。