Guide visuel des variantes d'attention dans les LLM modernes

Comparaison des mécanismes d'attention : Multi-Head Attention (MHA), Grouped Query Attention (GQA) et Multi-head Latent Attention (MLA) Exploration des architectures d'attention sparse et hybrides pour optimiser les performances des modèles de langage Analyse visuelle des différentes approches pour réduire la complexité computationnelle sans dégrader la qualité