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Attention模块之所以特殊，是因为在计算过程中，每个token的查询query需要与同一sequence中其他token的键key和值value进行交互计算，存在内在依赖性因此，在进行CP并行时，计算开始前需要通过allgather通信手段获取所有token的KV向量，反向计算时则通过reduce_scatter分发gradient梯度为了降低显存使用，前。

Toolformer是一个经过特殊训练的模型，其核心能力在于决定调用哪些API何时调用以及传递哪些参数，并将其结果整合进未来token预测中这一过程通过自监督学习完成，仅需为每种API演示少量实例即可论文提出了一种基于大型LM和上下文学习的创新方法，通过编写关于如何使用API的人工示例，让LM自动标注大规模语言。

Equilibrium于2021年完成250万美元融资，由KR 1Signum Capital和Hypersphere Ventures等机构参与投资计划于3月8日至9日在Gateio进行首发，出售625万个Token，单价0008美元Your Open MetaverseYOM官方网站yomooo 简介YOM是一个点对点的元宇宙基础设施，允许创作者从自己的站点部署和控制自。

Groq，一个在人工智能领域掀起波澜的技术平台，通过其创新的硬件设计语言处理单元LPUs，在语言模型LM的推理速度上取得了显著突破，展示了令人瞩目的速度提升本文将深入探讨Groq的技术优势对各行业的影响及其对人工智能未来的潜在变革在计算密集型的语言任务中，Groq的LPUs展现出卓越的效率。

3 高效训练能力，支持序列并行，能够快速处理超长 token 的训练任务序列并行技术的加入显著提高了训练效率，使得大规模任务的完成变得更加容易4 支持多模态 MLLM 模型微调，结合 InternLM2 的强大功能，XTuner 提供了从预训练到微调的完整支持，尤其在视觉场景下的表现优异对于视觉编码器 ViT 的。

TokenPacker Efficient Visual Projector for Multimodal LLM 针对MLLM连接器的设计，文章采用与Cambrian1相似的方法，即先对齐不同尺度的视觉特征，使用交叉注意力融合，降低视觉令牌数量实验设置遵循通用原则，旨在优化连接器模型的性能基准和设置InternLMXComposer25 A Versatile Large Vision。

我们可以在论文 Attention 电脑 Augmented Convolutional Networks 中找到第一个使用的记录，这篇论文试图结合自注意力机制和卷积摆脱卷积主要是由于 CNN 引入的空间归纳偏置另一个例子见于论文Visual Transformers Tokenbased Image Representation and Processing for Computer Vision，这篇论文在基于滤波器的 token。

BERT的工作原理类似于深度学习模型在ImageNet上的应用首先，在大规模语料库上使用Masked LM任务训练BERT，然后通过添加额外层进行微调以执行特定任务，如分类或问答例如，使用BERT在如Wikipedia这样的语料库上进行训练，然后根据自定义数据微调模型执行分类任务关键在于，分类时仅使用CLS token的输出。

这是Vicuna与其他模型的排名情况部署Vicuna的步骤如下1 **搭建conda环境**搭建conda环境并不复杂，可以使用miniconda或Anaconda，并设置国内源Pytorch必须安装，建议从官方torch网站获取安装命令，确保安装效率2 **下载Vicuna模型**从Huggingface_lmsys仓库下载Vicuna模型，选择适合的版本目前。

BLIP的预训练目标包括三个核心任务ImageText Contrastive LossITCImageText Matching LossITM以及Language Modeling LossLMITC和ITM任务与ALBEF保持一致，旨在对齐视觉与文本模态特征，并挖掘难负样本而LM任务则采用与GPT相似的预测下一个token策略，用于生成图像对应的文本描述，与ALB。

为了进一步提升解码过程的效率与质量，美杜莎引入了树状注意力机制Tree Attention Mechanism通过构建树状结构，将LM语言模型头的输出作为根节点，各个解码头的预测作为子节点，形成了一个多层次的候选路径网络这种结构不仅能够减少搜索空间，还使得在Topk候选集中，通过稀疏化管理，高效地在前10个。

掩码操作以token为单位，利用WordPiece进行分词，确保全词掩码模式下的整体性，无论是全掩码还是全不掩码每个序列以masked_lm_prob015概率进行掩码，对于被掩码的token，80%情况下替换为MASK，10%保持不变，10%则替换为词表中随机选择的单词返回结果包括掩码操作后的序列掩码token索引及真实。

当然这里也可以使用LMDeploy的模型部署服务，其支持开箱即用的命令行对话Gradio Demo展示和Api服务，思路主要如下其会在同路径下生成一个workspace 文件夹，随后就可以直接进行对话了命令行对话lmdeploy chat turbomind workspaceGradio Demolmdeploy serve gradio workspace API服务关于模型。

在LMDrive中，LLM充当整个驾驶过程的“大脑”，处理由视觉编码器生成的每一帧的传感器token，理解自然语言指令，生成必要的控制信号，并预测指令是否完成LLaMA作为语言主干，与三个相关组件标记器QFormer和两个适配器一起工作，将指令和可视化token化，处理视觉信息，预测动作标记，并应用PID控制器。

**箭型注意力窗口**在LMInfinit中提出，与StreamingLLM原理一致量化与稀疏 **量化**减少数据精度，压缩显存消耗 **稀疏方法**通过动态评估保留或废弃KV值，如H2O算法，保持高精度存储与计算优化 **vLLM的PagedAttention**允许在非连续内存中存储连续的K和V **Flash。