i14 ने अपने Laplace 3B linear-attention मॉडल को ट्रेन करने और उससे आउटपुट पाने के लिए AWS Trainium2 और TorchNeuron Native का इस्तेमाल किया। एक trn2.48xlarge इंस्टेंस पर मॉडल ने करीब 120,000 टोकन प्रति सेकंड की रफ्तार से ट्रेनिंग की और 1,280 समकालीन सीक्वेंस में कुल 11,544 आउटपुट टोकन प्रति सेकंड जनरेट किए। इस आर्किटेक्चर में हर सीक्वेंस के लिए इन्फरेंस स्टेट 29.5 MB पर स्थिर रहता है, चाहे कॉन्टेक्स्ट की लंबाई कितनी भी हो।
यह क्यों मायने रखता है
मेमोरी का इस्तेमाल अनुमानित रहने से लंबे समय तक चलने वाले AI एजेंट टेक्स्ट की कहीं बड़ी मात्रा संभाल सकते हैं, बिना लागत बढ़ाए।