长序列处理

Scalable-Softmax (SSMax) 是一种针对Transformer模型中标准Softmax函数的改进方案，旨在解决注意力衰减问题。通过引入可学习的缩放参数，SSMax能够有效防止注意力分布在长上下文场景下变得过于平坦，从而提升模型在长序列中关键信息检索的能力。该方案可与现有Transformer架构无缝集成，仅需最小代码改动即可实现。

Griffin-Jax是基于Google DeepMind论文的JAX实现项目，专注于通过门控线性注意力(GLA)内核和混合门控线性递归技术，为长序列处理提供高效解决方案。该项目结合了门控线性递归与局部注意力机制，显著提升了语言模型在训练和推理阶段的效率，尤其擅长处理超长上下文序列。

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）。

Kvax是为JAX框架打造的高效FlashAttention实现，专为长序列和分布式训练优化。它通过支持高效文档掩码计算、实现上下文并行化以及优化长序列处理性能，显著提升了训练效率和内存利用率。