RingAttention

划重点:1.Transformer模型在处理长序列时面临的内存需求挑战，UC伯克利研究人员提出的RingAttention方法。2.RingAttention通过将自注意力和前馈网络计算块块地分布在多个设备上，实现了内存高效，允许训练超过500倍长度的序列。3.RingAttention的潜在应用领域，包括大型视频-音频-语言模型和理解科学数据。