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我们可以在论文 Attention 电脑 Augmented Convolutional Networks 中找到第一个使用的记录，这篇论文试图结合自注意力机制和卷积摆脱卷积主要是由于 CNN 引入的空间归纳偏置另一个例子见于论文Visual Transformers Tokenbased Image Representation and Processing for Computer Vision，这篇论文在基于滤波器的 token。
Attention模块之所以特殊，是因为在计算过程中，每个token的查询query需要与同一sequence中其他token的键key和值value进行交互计算，存在内在依赖性因此，在进行CP并行时，计算开始前需要通过allgather通信手段获取所有token的KV向量，反向计算时则通过reduce_scatter分发gradient梯度为了降低显存使用，前。
为了进一步提升解码过程的效率与质量，美杜莎引入了树状注意力机制Tree Attention Mechanism通过构建树状结构，将LM语言模型头的输出作为根节点，各个解码头的预测作为子节点，形成了一个多层次的候选路径网络这种结构不仅能够减少搜索空间，还使得在Topk候选集中，通过稀疏化管理，高效地在前10个。
Toolformer是一个经过特殊训练的模型，其核心能力在于决定调用哪些API何时调用以及传递哪些参数，并将其结果整合进未来token预测中这一过程通过自监督学习完成，仅需为每种API演示少量实例即可论文提出了一种基于大型LM和上下文学习的创新方法，通过编写关于如何使用API的人工示例，让LM自动标注大规模语言。
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。
