MPT是MosaicML推出的一系列语言模型。仅在推出几周内，其7B模型已经被下载了数百万次。这款全新的30B模型是在H100s上进行训练的，具备8000个上下文长度。它经过商业授权，甚至可以进行编码！该模型可以在单个A100上...

本文讨论了几种加速大型语言模型（LLM）训练和推理的技术，以使用高达100K个输入令牌的大上下文窗口。这些技术包括：ALiBi位置嵌入，稀疏注意力，闪电注意力，多查询注意力，条件计算以及使用80GB的A100 GPU。

最近，研究人员在文本转图像（T2I）领域中推出了一种新的方法，称之为“无需提示的扩散”。这种系统只依靠视觉输入生成图像，无需任何文本提示。其利用了一种称为“语义上下文编码器（SeeCoder）”的独特结构来解释参考...

最近MosaicML MPT模型仍然备受欢迎。其中一个重要的贡献是“Storywriter”模型，它可以在上下文中使用高达65k个标记。但是，使用这个模型进行推理非常缓慢。通过添加键/值缓存，我们可以将生成速度提高近10倍。 ## 内...

## 新闻内容： OpenAI 的 CEO Sam Altman 分享了公司的路线图，其中包括以下亮点： - 推出更便宜、更快速的 GPT4 - 增加更长的上下文窗口 - 推出更精细的 API 和有状态的 API - 在 2024 年实现多模态 ## 三大要点：...

### 内容摘要： - Transformer已经取代循环神经网络成为大多数文本处理任务的主要工具。 - 由于架构的限制，这些Transformer很昂贵且上下文受限。 - RWKV是一种具有注意力变体的模型，它声称结合了Transformer和循...

注意力机制和Transformer技术是现代语言模型更加高效的关键，本文将深入探讨它们的作用。 ## 核心要点 - 注意力机制是一种机器学习技术，可使模型更加聚焦于输入中有用的部分。 - Transformer是一种基于注意力机制...

近日，基于线性注意力模型与内置循环的RWKV模型成为Transformers库中首个推出的RNN模型。该模型是一个强大的语言模型，理论上可运行较长的上下文窗口，并具有快速的运行速度。目前，该模型在HuggingFace平台上的开发...