BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 ·

开放的配方：通过模型融合在一天内将语言特定的大型语言模型适应为推理模型

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
📝

内容提要

本研究提出了一种模型融合方法，显著提升了泰语大型语言模型的推理能力，达到DeepSeek R1水平。

🏷️

标签

DeepSeek R1 大型语言模型 推理模型 推理能力 模型融合 泰语
➡️

继续阅读

  1. Kimi K3 模型结构（4）：深度维度，Attention Residuals
    本文解析Kimi K3模型中的Attention Residuals（注意力残差）结构。该机制将残差连接视为深度方向上的RNN，通过可学习伪query对e...
  2. DeepSeek-V4 模型结构（3）：序列维度（下），HCA、混合排布与零件
    本文详解DeepSeek-V4模型结构：HCA将128个token压缩为一条目，无需稀疏选择；CSA与HCA交错排布，确保全局信息不丢失；滑窗分支弥补压缩...
  3. DeepSeek-V4 模型结构（2）：序列维度（中），Lightning Indexer 与稀疏选择
    本文介绍DeepSeek-V4模型中的压缩稀疏注意力（CSA）机制。KV缓存每4个token压缩为一条，1M上下文仍有26万条目，故用lightning ...
  4. DeepSeek-V4 模型结构（1）：序列维度（上），从 MLA 到压缩 KV
    本文介绍DeepSeek-V4的注意力机制，从MHA到CSA/HCA的演进，重点分析压缩KV缓存的方法。V4将每4或128个token压缩为一条512维K...
  5. DeepSeek-V4 模型结构（0）：一张图看懂 DeepSeek-V4
    本文介绍DeepSeek-V4模型架构：Pro版总参数1.6T、61层，Flash版284B、43层，均采用4条残差流、交错CSA/HCA压缩注意力与Mo...
  6. Kimi K3 模型结构（7）：结构决定系统
    本文总结Kimi K3模型结构对训练与推理系统的影响。KDA采用三种执行形态（FlashKDA、设备内上下文并行、状态回滚）处理固定大小状态；上下文并行通...
👤 个人中心
在公众号发送验证码完成验证