Morfolojik NLP altyapısı ve düşük kaynak tüketimli özelleştirilmiş matris mimarisi ile yerli yapay zeka ekosistemini büyütüyoruz.
Yüksek maliyetli altyapılara bağımlılığı azaltan, Türkçe dil kurallarına doğal uyum sağlayan verimli bir ekosistem inşa ediyoruz.
Bellek optimizasyonu ve işlem hızını artırmak amacıyla uygulanan düşük boyutlu latent projeksiyon mekanizması.
// Sudy AI - Multi-head Latent Attention (MLA) Mekanizması Matris Örneği
class MultiHeadLatentAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_model, n_heads, d_latent):
super().__init__()
self.d_latent = d_latent # KV önbelleğini düşüren sıkıştırılmış boyut
# Girdileri düşük boyutlu latent uzaya iz düşürme matrisi
self.w_kv_down = nn.Linear(d_model, d_latent, bias=False)
self.w_kv_up = nn.Linear(d_latent, d_model, bias=False)
def forward(self, x):
# x: [Batch Size, Sequence Length, d_model]
latent_kv = self.w_kv_down(x) # Sıkıştırılmış KV katmanı
kv_states = self.w_kv_up(latent_kv)
return kv_statesGeliştiriciler, araştırmacılar ve veri mühendisleri ile ortak çalışma alanlarımız.