RetNet combina treino paralelo e inferência recorrente
Publicado em 24 de setembro de 2026, o artigo apresenta a Retentive Network, uma arquitetura de modelos de linguagem que propõe combinar treinamento paralelo com paradigmas de inferência recorrente e recorrente por blocos.
O artigo sobre Retentive Network apresenta uma arquitetura para modelos de linguagem baseada em um mecanismo de retenção. Descreve paradigmas de computação paralelo, recorrente e recorrente por blocos, além de derivar uma conexão entre recorrência e attention.
A proposta trata de modelagem de sequências e de formas de inferência, temas relevantes para quem avalia arquiteturas Transformer. Para conferir os detalhes e verificar os resultados, consulte o artigo original, compare suas afirmações com o texto e examine os métodos e evidências nele apresentados.