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看了这个网友评论还是挺心酸的,国内被限制AI芯片,无法获得更高的算力,我们靠着智慧、创新精神依然冲破封锁——天行健 君子以自强不息!,,不过,这个故事确实有一个圆满的结局 —— 两周前,Maria Ines 在剑桥数学形式化研讨会(Cambridge Formalization of Mathematics seminar)上发表了一个关于除幂的形式化的演讲。根据这个演讲,我的理解是这些问题现在已经得到解决了。所以我们实际上又回到了正轨。直到下一次文献让我们失望……,使用的训练数据与 Llama3405B 大致相同,约为15万亿。但在相同的训练数据下,算力却减少了10倍。,MLA是V3的核心创新之一,主要用于减少推理过程中的内存占用。MLA将键和值压缩为一个潜在向量,并在推理过程中仅缓存该向量,而不是完整的键和值矩阵。
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