一箭之地网风声｜怎样把躺平的年轻人拉起来？
作为一起具有多个明星toC产品的公司，风声MiniMax也构建了一个依据实在帮手场景数据的测验集，风声它在其间的体现也呈现出相同的特征，根本才能在榜首队伍，长文本才能显着抢先。
和传统的机制比较，样把一个是看书时分每个字都看，另一个是挑要点看，然后偶然看一下目录对照一下全体。躺平它包含根底言语大模型MiniMax-Text-01和在其上集成了一个轻量级ViT模型而开发的视觉多模态大模型MiniMax-VL-01。
其时的Transformer把注意力机制堆了更多层，轻人用上了更多的算力，今日的MiniMax-01则在测验完全改造旧的注意力机制，一切都有些似曾相识。有意思的是，拉起从技能道路上，拉起某种程度上两者都是在对奠定今日昌盛根底的Transformer里最中心的注意力机制做优化，而且是斗胆的重构，软硬件一体的重构。此次的MiniMax-01，风声经过各种试验后，确认模型内运用32个专家模块，尽管总参数量达到了4560亿，但每个token激活的参数仅为45.9亿。
这种架构可以让模型在小参数的情况下把核算变得更精密，样把然后具有大参数才有的处理杂乱使命的才能。在这篇翔实的技能陈述里，躺平从一个数据可以看出关于硬件的运用功率在推理上，MiniMax在H20GPU上的MFU达到了75%。
这种优化大大减少了核算和内存需求，轻人也从传统Softmax注意力的平方杂乱度下降为线性。
而LightningAttention这样的线性注意力机制则是进行分块核算(tiling)，拉起模型将超长序列分红若干小块，拉起每个块的巨细固定，先核算块内部的词之间的联系(intra-block)，接着再经过一种递归更新的办法，将块与块之间的信息逐渐传递(inter-block)，使得终究可以捕捉到大局语义联系。重庆也曾是全国轿车产量榜首城，风声但2018年前后，其轿车工业遭受隆冬，榜首的方位也被广州替代，但重庆的转型速度更快、决计更大。
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