RoPE Rotary Position Embedding to 100K context length

Rotary Positional Embeddings Explained | Transformer

Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]

The Odd Geometry Behind GPT’s Ability to Remember

Query, Key and Value Matrix for Attention Mechanisms in Large Language Models

Riemann Liquid Spatio-Temporal Graph

Как внедрение вращательного положения даёт толчок развитию современных LLM [RoPE]

Поворотные позиционные вложения: сочетание абсолютного и относительного

Long-Context LLM Extension

Rotary Position Embedding explained deeply (w/ code)

RoPE (Rotary positional embeddings) explained: The positional workhorse of modern LLMs

Управление поведением LLM без тонкой настройки

🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)

Почему мы НЕ МОЖЕМ объяснить магниты Ответ Фейнмана ломает мышление

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Round and Round We Go! What makes Rotary Positional Encodings useful?

RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding Explained

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Математика, лежащая в основе Attention: матрицы ключей, запросов и значений

Rotary Positional Encodings | Explained Visually