注意力机制的发展历程

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北斗数字信息申请基于多尺度注意力机制的图像分类方法专利,提高了...金融界 2024 年 10 月 29 日消息,国家知识产权局信息显示,北斗数字信息产业发展(辽宁)有限公司申请一项名为“基于多尺度注意力机制的图像分类方法、装置和设备”的专利,公开号 CN 118823489 A,申请日期为 2024 年 9 月。专利摘要显示,本发明的实施例提供了基于多尺度注意力机...

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提升长序列建模效率:Mamba+交叉注意力架构完整指南通过引入交叉注意力机制,Mamba能够有效处理多模态信息融合和条件生成任务。本文从理论基础、技术实现、性能分析和应用场景等维度,全面阐述了这一混合架构的技术特点和发展前景。 序列建模领域的发展历程中,注意力机制的出现标志着对长距离依赖关系处理能力的重大突破。...

超聚变FusionOne AI单机跑满血DeepSeek,吞吐性能飙升60%如今,人工智能发展迅猛,大模型更是成为推动AI技术进步的“引擎”。然而,随着模型参数量的激增,算力需求也呈指数级增长,如何高效、低成本... 注意力机制、共享专家和路由专家共同组成的混合专家(MoE)架构,在提升推理效能方面成果显著,但是企业在实际应用过程中,对大模型的性价比...

≥▽≤ DeepSeek推动AI算力需求大量增长 算力行业迎来重要发展机遇注意力机制,用于超快速的长上下文训练和推理。通过针对现代硬件的优化设计,NSA加快了推理速度,同时降低了预训练成本,而不会影响性能。在一般基准测试、长上下文任务和基于指令的推理上,它的表现与完全注意力模型相当甚至更好。 民生证券表示,DeepSeek等头部模型的发展让...

DeepSeek最新论文科普解读:NSA,物美价廉的超长上下文方案DeepSeek在AI领域的发展一直备受关注,其最新论文《Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention》更是引发了行业的广泛讨论。本文将深入解读DeepSeek的这一创新成果,探讨其如何通过稀疏注意力机制(Sparse Attention)解决超长上下文处理中...

（°ο°） DeepSeek发布新论文,机构称DeepSeek推动AI算力需求大量增长注意力机制,用于超快速的长上下文训练和推理。通过针对现代硬件的优化设计,NSA加快了推理速度,同时降低了预训练成本,而不会影响性能。在一般基准测试、长上下文任务和基于指令的推理上,它的表现与完全注意力模型相当甚至更好。民生证券表示,DeepSeek等头部模型的发展让...

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MiniMax发布并开源新一代01系列模型该系列模型以大规模应用线性注意力机制打破Transformer传统架构记忆瓶颈,能够处理400万token的输入,可输入长度是GPT-4o的32倍,Claude-3.5-Sonnet的20倍。MiniMax认为2025年将是Agent高速发展的关键年份,无论是单Agent系统还是多Agent系统,都需要更长的上下文来支持持续...