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模型时代 Mistral AI 研究员Umar Jamil：Transformer架构后最重要的技术是这些：

1. FlashAttention：高效的注意力机制计算
FlashAttention 是一种让计算机更高效处理大量信息的方法。它通过分批处理数据，避免一次性处理过多内容，从而减少内存使用，提高处理速度。这就像是将一大堆工作分成小部分，逐步完成，而不是一次性全部完成。

2. MoE（Mixture of Experts）：专家混合模型
MoE 是一种通过引入多个“专家”子模型来扩展模型容量的架构。在每次前向传播时，MoE 只激活其中的一部分专家，从而在不显著增加计算成本的情况下，提高模型的表达能力。研究表明，MoE 模型在相同的训练计算预算下，能够实现比传统密集模型更低的测试损失，表现出更好的泛化能力。

3. Ring Attention + RoPE：支持超长上下文的注意力机制
Ring Attention 和 RoPE 是两种帮助模型理解和处理长文本的方法。Ring Attention 通过将长文本分成小块，并在多个计算设备之间协同处理，提高了效率。RoPE 则帮助模型理解词语在文本中的位置关系，使其在处理长文本时更加准确。

4. GQA（Grouped Query Attention）：减少 KV 缓存大小
GQA 是一种让模型在处理信息时更节省内存的方法。它通过让多个部分共享相同的数据，减少了需要存储的信息量，从而使模型在处理长文本时更加高效。

然后，他也赞扬了一下DeepSeek，因为：
DeepSeek 在 Mixture-of-Experts（MoE）模型中采用了一种无需辅助损失（auxiliary loss）的负载均衡策略，其灵感来源于 Switch Transformer 的基本思想。这种方法简洁高效，避免了传统方法中可能引入的训练干扰。