注意力机制代码讲解

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姚期智团队开源新型注意力,节省90%内存不降性能代码已在GitHub开源。论文发布后,有创业者表示,终于不用付那么多钱给云厂商了。也有研究者认为,论文中的实验看起来很有希望,不过实验中的模型规模有点小,希望看到更多结果。动态张量分解,无缝集成RoPE尽管现有的注意力机制在众多任务中取得了不错的效果,但它还是有计算和...

重磅!DeepSeek:今天启动2月24日,DeepSeek启动“开源周”,开源了首个代码库FlashMLA。 DeepSeek称,这是DeepSeek针对Hopper GPU优化的高效MLA解码内核,专... 多层注意力机制)是一种改进的注意力机制,旨在提高Transformer模型在处理长序列时的效率和性能‌。MLA通过多个头(head)的并行计算,让模...

行业观察:DeepSeek开源技术重构算力效率;苹果加速AI硬件布局底层技术革新驱动算力效率跃升开源生态重构AI研发范式:DeepSeek推出的NSA(本机可训练稀疏注意力机制)通过硬件一致性设计,实现了长上下文训练和推理效率的大幅提升。其宣布自下周起连续开源5个代码库,首日发布的FlashMLA项目通过优化英伟达H800芯片内存带宽至3000GB...

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稀宇科技发布并开源新一代 MiniMax 01 系列模型,参数量达4560亿包括代码和多模态相关的后续强化仍待上传。该系列模型首次大规模实现线性注意力机制,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。据介绍,这个模型的参数量高达 4560 亿,其中单次激活 459 亿,模型...