Google представила Titans — гибридную архитектуру памяти, которая обрабатывает 2+ миллиона токенов с линейной эффективностью. Система достигает 96.2% точности на задачах поиска информации в длинных текстах, обыгрывая GPT-4 и другие Transformer-модели.
Ключевая инновация: нейронная долгосрочная память, которая хранит историю контекста не в растущем буфере ключ-значение, а в весах отдельной сети. Это позволяет масштабировать модели на миллионы токенов без потери производительности.
Практическое значение: Titans открывают путь к AI-системам, способным анализировать целые научные архивы, многотомные правовые документы или годовые истории для полного контекстного понимания.
Проблема, которую решают Titans
Современные трансформеры сталкиваются с фундаментальной проблемой масштабируемости. Когда длина контекста растёт, растут и требования к памяти и вычислениям. Механизм внимания (attention) требует квадратичных ресурсов относительно длины последовательности — это означает, что обработка текста в 10 раз длиннее требует примерно в 100 раз больше памяти и времени вычислений.
Компромиссы, которые использовались раньше:
- Ограничение размера контекстного окна (GPT-4 Turbo: 128K токенов, Claude 3: 200K)
- Сжатие информации, при котором теряется точность
- Пересчёт всей истории для каждого нового токена
Каждый подход жертвует либо точностью, либо скоростью, либо объёмом информации, которую может одновременно обработать модель. Titans предлагает другой путь.
Как работает архитектура Titans
Titans комбинирует три компонента в единую систему:
1. Локальное внимание (Short-term)
Стандартный механизм внимания работает на ограниченном окне недавних токенов — как кратковременная память человека. Это позволяет модели находить локальные паттерны и связи без вычислительных перегрузок.
2. Нейронная долгосрочная память
Отдельная нейросеть, обновляемая по мере обработки последовательности. Она не хранит все предыдущие токены, а учится сжимать и обобщать историю в своих весах. Это похоже на то, как человек помнит не каждое слово беседы, а её суть.
3. Постоянные параметры памяти
Модель имеет явные параметры памяти, которые обновляются на основе входящей информации, сохраняя ключные паттерны из всего контекста.
Технически это выглядит как:
Обработка последовательности токенов:
├─ Разделение на блоки (chunks)
├─ Параллельная обработка каждого блока
│ ├─ Локальное внимание внутри блока
│ ├─ Передача в нейронную память
│ └─ Обновление постоянных параметров
└─ Результат: линейная масштабируемость O(n) вместо O(n²)Принцип параллельной обработки в Titans
Результаты на бенчмарках
Google протестировала Titans на ряде задач, где длина контекста критична:
Needle-in-Haystack (поиск иголки в стоге сена):
На задаче S-NIAH с контекстом 16K токенов Titans достигла 96.2% точности, превзойдя TTT (88.4%), Mamba2 (5.4%) и DeltaNet (71.4%).
Контекстное окно за 2 миллиона токенов:
Titans обрабатывает контексты, превышающие 2 млн токенов, без значительного снижения производительности. Трансформеры в таких масштабах либо исчерпывают память, либо замедляются в сотни раз.
Временные ряды (Time Series Forecasting):
На наборе данных ETTm1 Titans достигла MSE 0.358 против 0.383 у Simba (следующая лучшая система). Это означает более точные долгосрочные прогнозы.
Геномика (Genomics):
На задаче Enhancer Titans показала 75.2% точности против 74.6% у следующей лучшей Mamba-based архитектуры.
Ключевой момент: Titans часто требует меньше параметров, чем конкурирующие системы, но достигает лучшей производительности. Это означает более быстрое обучение и более эффективный инференс.
Почему это важно для бизнеса и AI-индустрии
Titans открывают три фундаментальные возможности:
1. Полный контекст для аналитики
Компании смогут загружать целые архивы документов, научные статьи или историческую информацию в одну модель и получать анализ со 100% контекстной осведомлённостью. Юристы смогут работать с полным судебным делом. Аналитики — с полной историей рынка. Исследователи — с тысячами статей одновременно.
2. Линейная масштабируемость вместо экспоненциальной
Если раньше увеличение контекста в 10 раз требовало в 100 раз больше вычислений, теперь это требует примерно в 10 раз больше. Это снижает затраты на инференс и делает обработку больших объёмов экономически целесообразной.
3. Новая граница в AI-гонке
Трансформеры, которые 5 лет назад казались универсальным решением, показали ограничения при масштабировании на длинные контексты. Titans представляют эволюцию: не замену, а следующий уровень архитектурной сложности. Компании, которые инвестируют в понимание и применение таких систем, получат конкурентное преимущество в обработке информации.
Когда ожидать Titans в практических применениях
Titans пока остаются научным результатом Google DeepMind, доступным в исследовательских версиях. Полная коммерциализация может занять 6–12 месяцев. Но уже сейчас:
- Google интегрирует идеи Titans в Gemini (частично видно в улучшениях контекстного окна)
- Другие лаборатории (Meta, Anthropic, OpenAI) работают над похожими архитектурами
- Open-source реализации появятся в течение квартала
Это означает, что к середине 2026 года Titans-подобные системы станут стандартом для задач, требующих длинного контекста.
Что это означает для инновации
Titans демонстрируют, что эпоха масштабирования через увеличение параметров замедляется. Новая граница — архитектурная инновация. Компании должны начать экспериментировать с гибридными подходами: локальным процессингом для скорости и нейронной памятью для глубокого анализа. Это применимо не только к LLM, но и к системам обработки временных рядов, медицинским данным и геномике.
Узнать больше
Titans: Compute-Efficient Transformers with Flexible Attention
Официальная научная статья Google DeepMind с полным описанием архитектуры, результатами экспериментов и кодом. Рекомендуется для разработчиков и исследователей.
Google DeepMind — официальный блог
Анонс Titans с объяснением на доступном языке и дополнительными примерами применения архитектуры.
Источники информации
Основные источники
Материал подготовлен на основе официального анонса Google DeepMind, научной статьи на arXiv, тестирований независимых исследователей и публикаций в TechCrunch и других авторитетных технологических изданиях. Данные актуальны на 12 декабря 2025 года.
