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3 高效训练能力，支持序列并行，能够快速处理超长 token 的训练任务序列并行技术的加入显著提高了训练效率，使得大规模任务的完成变得更加容易4 支持多模态 MLLM 模型微调，结合 InternLM2 的强大功能，XTuner 提供了从预训练到微调的完整支持，尤其在视觉场景下的表现优异对于视觉编码器 ViT 的。

然而，测试中发现Deshuffling目标函数的效果不如Prefix LM和MLM，这可能是因为模型在预训练阶段只见过乱序的句子，在测试阶段面对正确的句子时存在训练和测试偏差此外，Deshuffling任务的难度难以把握，可能过于简单或过于困难，导致模型难以从乱序段落中学习到足够的token级别的知识对于如何进一步提高T5模型。

TokenPacker Efficient Visual Projector for Multimodal LLM 针对MLLM连接器的设计，文章采用与Cambrian1相似的方法，即先对齐不同尺度的视觉特征，使用交叉注意力融合，降低视觉令牌数量实验设置遵循通用原则，旨在优化连接器模型的性能基准和设置InternLMXComposer25 A Versatile Large Vision。

掩码操作以token为单位，利用WordPiece进行分词，确保全词掩码模式下的整体性，无论是全掩码还是全不掩码每个序列以masked_lm_prob015概率进行掩码，对于被掩码的token，80%情况下替换为MASK，10%保持不变，10%则替换为词表中随机选择的单词返回结果包括掩码操作后的序列掩码token索引及真实。

**箭型注意力窗口**在LMInfinit中提出，与StreamingLLM原理一致量化与稀疏 **量化**减少数据精度，压缩显存消耗 **稀疏方法**通过动态评估保留或废弃KV值，如H2O算法，保持高精度存储与计算优化 **vLLM的PagedAttention**允许在非连续内存中存储连续的K和V **Flash。

Groq，一个在人工智能领域掀起波澜的技术平台，通过其创新的硬件设计语言处理单元LPUs，在语言模型LM的推理速度上取得了显著突破，展示了令人瞩目的速度提升本文将深入探讨Groq的技术优势对各行业的影响及其对人工智能未来的潜在变革在计算密集型的语言任务中，Groq的LPUs展现出卓越的效率。