面向边缘通用智能的多大语言模型系统：架构、信任与编排——论文阅读
面向边缘通用智能的多大语言模型系统：架构、信任与编排 Luo H, Liu Y, Zhang R, et al. Toward edge general intelligence with multiple-large language model (Multi-LLM): architecture, trust, and orchestration[J]. IEEE Transaction...
FANformer：融合傅里叶分析网络的大语言模型基础架构
近期大语言模型(LLM)的基准测试结果引发了对现有架构扩展性的思考。尽管OpenAI推出的GPT-4.5被定位为其最强大的聊天模型，但在多项关键基准测试上的表现却不及某些规模较小的模型。DeepSeek-V3在AIME 2024评测中达到了39.2%的Pass@1准确率，在SWE-bench Verified上获得42%的准确率，而GPT-4.5在这两项基准测试上的得分分别仅为36.7%和38%....
深入解析Tiktokenizer：大语言模型中核心分词技术的原理与架构
在快速发展的自然语言处理(NLP)领域，分词(tokenization)作为将原始文本转换为机器可处理格式的首要环节，具有不可替代的重要性。分词过程将文本分割成离散单元——即token，这些token构成了后续分析的基础，包括词嵌入(embedding)、语法解析和模型训练等多个环节。从历史视角来看，早期的文本处理方法主要依赖简单的空格分割和正则表达式匹配。随着语言模型复杂度的提升和处理数据量的....
You Only Cache Once:YOCO 基于Decoder-Decoder 的一个新的大语言模型架构
这是微软再5月刚刚发布的一篇论文提出了一种解码器-解码器架构YOCO，因为只缓存一次KV对，所以可以大量的节省内存。 以前的模型都是通过缓存先前计算的键/值向量，可以在当前生成步骤中重用它们。键值(KV)缓存避免了对每个词元再次编码的过程，这样可以大大提高了推理速度。 但是随着词元数量的增加，KV缓存占用了大量GPU内存，使得大型语言模型的推理受到内存限制。所以论文的作者改进了这一架构： ...
【大模型】在大语言模型的架构中，Transformer有何作用？
Transformer在大语言模型架构中的作用 Transformer是一种用于序列到序列（Seq2Seq）任务的深度学习模型，由Vaswani等人于2017年提出。在大语言模型（LLM）的架构中，Transformer扮演着关键的角色，它作为模型的核心组件，负责处理文本序列的建模和处...
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金融级分布式架构
SOFAStack™（Scalable Open Financial Architecture Stack）是一套用于快速构建金融级分布式架构的中间件，也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。
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