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1M长度

Kimi新论文再次“撞车”DeepSeek,都谈到了长文注意力机制

下午4时 2025/02/19 作者 量子位

Kimi研究团队提出的MoBA注意力机制显著提升了处理1M和10M长文本的速度,相比传统方法快了6.5倍和16倍。MoBA通过将上下文划分为块,并采用参数无关的top-k门控机制选择最相关的块来高效处理长序列数据。

分类 资讯 标签 1M长度、 6.5倍、 MoBA、 杨植麟、 注意力机制 发表评论

Qwen开源首个长文本新模型,百万Tokens处理性能超GPT-4o-mini

下午4时 2025/01/27 作者 量子位

阿里云Qwen模型首次将上下文扩展至1M长度,实现了长文本任务的稳定超越GPT-4o-mini,并提升了推理速度7倍。该模型分为长上下文训练、长度外推和稀疏注意力机制三大步骤。

分类 资讯 标签 1M长度、 7倍提速、 Qwen、 上下文扩展、 提升效果、 稀疏注意力机制 发表评论

阿里Qwen2.5-1M开源,仅320G可推理14B百万token

下午2时 2025/01/27 作者 PaperAgent

阿里千问开源了Qwen 2.5-1M模型及其对应的推理框架,支持百万Token上下文处理,并分享了训练和推理框架的设计细节及消融实验结果。

分类 分享 标签 1M长度、 Qwen、 上下文长度、 消融实验、 稀疏注意力、 阿里云 发表评论

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