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原位营养盐水质分析仪_原位营养盐分析仪 - kelungde.com
KLD-C Probe 原位营养盐水质分析仪 是一种在线浮标式多参数水质分析仪,用于测量地表水、海水中的营养物质,可测量氨氮 (NH3-N)、磷酸盐 (PO4-P)、总磷 (TP) 、硝氮(NO3-N)、亚硝氮 (NO2-N)、总氮 (TN)、高锰酸盐指数 (CODMn)、CODUV等其他参数,一台仪表可以自动测量最多四个参数。 它通过小型自供电浮标安装固定;通过主机直接记录测量数据并保存;通过便携的控制盒实现数据查询与管理。 KLD-C Probe原位营养盐水质分析仪的设计非常适用于浮标的集成 …
Byte Latent Transformer: Patches Scale Better Than Tokens
2024年12月13日 · We introduce the Byte Latent Transformer (BLT), a new byte-level LLM architecture that, for the first time, matches tokenization-based LLM performance at scale with significant improvements in inference efficiency and robustness. BLT encodes bytes into dynamically sized patches, which serve as the primary units of computation.
阅读一下byte latent transformer - 知乎 - 知乎专栏
下面按照数据输入到输出到loss计算的过程,把blt结构过一遍. Local Encoder. blt的输入是直接的byte,也就是字符串,每个字符会对应到一个embedding,这里依然用nn.embedding实现,可以认为内置了一个不用训练的naive tokenizer,把单个字符映射到token
Meta重磅发布!Byte Latent Transformer:未来的大语言模型将改 …
本文介绍了 字节潜在transformer (BLT),它通过引入一种新方法来解决这些问题:该模型不使用预定义的标记,而是直接从原始字节中学习,并根据下一个预测字节的复杂度动态地将它们分组为“补丁”。通过更智能地分配计算资源,它对可预测的低复杂度文本区域 ...
LLMs之BLT:《Byte Latent Transformer: Patches Scale ... - CSDN …
导读: 这篇论文介绍了一种名为 字节潜变量 Transformer (Byte Latent Transformer, BLT) 的新型大语言 模型 架构。 它旨在解决现有大型 语言模型 (LLM) 在 效率 和 鲁棒性 方面的不足,这些不足主要源于依赖于 基于标记化的预处理步骤。 总的来说,这篇论文提出了一种创新的LLM架构BLT,它通过动态补丁机制和字节级建模,在效率、 鲁棒性 和可扩展性方面取得了显著的突破,为大型语言模型的发展提供了一种新的方向。 >> 背景痛点: 标记化带来的问题:现有的LLM …
大模型论文 | Meta发布无token大语言模型BLT,大幅提升推理效率 …
2024年12月18日 · 我们提出了一种名为Byte Latent Transformer(BLT)的新架构,这是一种基于字节级别的大语言模型(LLM),它首次在大规模应用中达到了与基于分词的LLM相当的性能水平,同时显著提升了推理效率和模型的稳健性。
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Byte Latent Transformer 架构综合指南
字节潜在转换器 (blt) 代表了模型在字节级别处理原始数据的方式的重大转变。通过摆脱固定令牌并使用基于熵度量的动态补丁,blt 提供了一种更灵活、更高效的方法来处理各种数据和计算需求。
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