Zhongzhi Yu

アテンションシンクが言語モデルのパフォーマンスにどう影響するか探って、キャリブレーション技術を紹介するよ。

新しいフレームワークが、大きな言語モデルがエッジデバイスでうまく動く方法を改善する。

KVMergerは、効果的な状態のマージを通じて、パフォーマンスを維持しながら言語モデルのメモリ使用量を減らすんだ。

新しいシステムが、大きな言語モデルのデバイス間の適応性を高める。