MoBA

MoBA é um mecanismo de atenção em blocos híbrido para contextos de texto longo, projetado para melhorar a eficiência de modelos de linguagem de grande porte.

Produto ComumProdutividadeModelos de Linguagem de Grande PorteMecanismo de Atenção

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MoBA (Mixture of Block Attention) é um mecanismo de atenção inovador, projetado para modelos de linguagem de grande porte com contextos de texto longo. Ele processa sequências longas de forma eficiente, dividindo o contexto em blocos e permitindo que cada token de consulta aprenda a focar nos blocos mais relevantes. A principal vantagem do MoBA é a capacidade de alternar perfeitamente entre atenção completa e atenção esparsa, garantindo desempenho e eficiência computacional. Essa tecnologia é adequada para tarefas que exigem o processamento de textos longos, como análise de documentos e geração de código, reduzindo significativamente o custo computacional enquanto mantém o alto desempenho do modelo. A implementação de código aberto do MoBA oferece aos pesquisadores e desenvolvedores uma ferramenta poderosa, impulsionando o uso de modelos de linguagem de grande porte no processamento de textos longos.

Mecanismo de atenção esparsa em blocos treinável
processando sequências longas de forma eficiente
Mecanismo de controle Top-k sem parâmetros
selecionando os blocos mais relevantes
Alternância perfeita entre os modos de atenção completa e esparsa
Compatível com arquiteturas Transformer existentes
fácil de integrar
Suporte a computação eficiente com contexto de 1M de comprimento
Implementação em PyTorch
facilitando o uso para desenvolvedores

O MoBA é ideal para desenvolvedores
pesquisadores e profissionais de IA interessados em mecanismos de atenção eficientes que trabalham com modelos de linguagem de grande porte que precisam processar textos longos. Ele ajuda a melhorar significativamente a eficiência no processamento de tarefas com textos longos
mantendo o desempenho do modelo.

Ao processar tarefas de geração de documentos longos
o MoBA extrai informações-chave de forma eficiente e gera texto coeso.
Em tarefas de geração de código
o MoBA compreende rapidamente o contexto e gera código de alta qualidade.
Em sistemas de perguntas e respostas com textos longos

1. Crie um ambiente virtual Python e instale as dependências: `conda create -n moba python=3.10`
após ativar o ambiente
execute `pip install .`.
2. Substitua o mecanismo de atenção tradicional pelo MoBA: especifique o parâmetro `--attn moba` no código.
3. Execute o código de exemplo: `python3 examples/llama.py --model meta-llama/Llama-3.1-8B --attn moba`.

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MoBA Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

474564576

Taxa de Rejeição

36.20%

Média de Páginas por Visita

6.1

Duração Média da Visita

00:06:34

MoBA Tendência de Visitas

MoBA Distribuição Geográfica das Visitas

MoBA Fontes de Tráfego

MoBA Alternativas

MoBA — MoBA é um mecanismo de atenção em blocos híbrido para contextos de texto longo, projetado para melhorar a eficiência de modelos de linguagem de grande porte.

Produtividade

•Modelos de Linguagem de Grande Porte•Mecanismo de Atenção

QwQ-32B — QwQ-32B é um poderoso modelo de raciocínio, projetado para resolução de problemas complexos e geração de texto, com desempenho excepcional.

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MoBA Situação do Tráfego Mais Recente

MoBA Tendência de Visitas

MoBA Distribuição Geográfica das Visitas

MoBA Fontes de Tráfego

MoBA Alternativas

MoBA — MoBA é um mecanismo de atenção em blocos híbrido para contextos de texto longo, projetado para melhorar a eficiência de modelos de linguagem de grande porte.

QwQ-32B — QwQ-32B é um poderoso modelo de raciocínio, projetado para resolução de problemas complexos e geração de texto, com desempenho excepcional.

Star-Attention — Técnica de inferência eficiente para modelos de linguagem grandes e sequências longas

FlashAttention — Mecanismo de atenção preciso, rápido e eficiente em termos de memória.

SpaceByte — SpaceByte é uma nova arquitetura de decodificação em nível de byte que evita as deficiências da tokenização.

Ferramenta de Transparência LLM — Analisa os mecanismos internos de funcionamento de modelos de linguagem Transformer.

AI21-Jamba-Large-1.6 — AI21 Jamba Large 1.6 é um poderoso modelo básico de arquitetura híbrida SSM-Transformer, especializado no processamento de textos longos e na inferência eficiente.

Aya Vision — Aya Vision é um modelo de visão multimodal multilíngue lançado pela Cohere, com o objetivo de melhorar a capacidade de compreensão visual e textual em cenários multilíngues.

ART — Uma técnica de transformador de região anônima para geração de imagens transparentes multicamadas variáveis.

FlexHeadFA — Mecanismo de atenção preciso, rápido e eficiente em termos de memória.

FlashMLA — FlashMLA é um núcleo de decodificação MLA eficiente otimizado para GPU Hopper, adequado para serviços de sequência de comprimento variável.

Huginn-0125 — Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis ​​latentes e 3,5 bilhões de parâmetros, especializado em raciocínio e geração de código.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B é uma estrutura auto-regressiva unificada de compreensão e geração multimodal.

ViTPose — Conjunto de modelos ViTPose baseados em Transformer

FlashInfer — FlashInfer é uma biblioteca de kernels de GPU de alto desempenho para serviços de modelos de linguagem grandes.

ModernBERT-large — Modelo Transformer de codificador bidirecional de alto desempenho

Sonus-1 — Sonus-1: Inaugurando uma nova era para modelos de linguagem de grande porte (LLMs)

ModernBERT — O ModernBERT é um modelo de codificador de nova geração com desempenho excepcional.

ExploreToM — Estrutura para geração em larga escala de dados de Teoria da Mente diversos e desafiadores.

CosyVoice 2 — Tecnologia de síntese de voz em streaming expansível, combinada com modelos de linguagem de grande porte.

Llama-3.3-70B-Instruct — Modelo de linguagem grande multilíngue com 70 bilhões de parâmetros

Aria-Base-64K — Modelo multi-modal nativo Mixture-of-Experts

OLMo 2 13B — Modelo de linguagem de referência acadêmica em inglês de alto desempenho

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GGUF — Modelo de ajuste de instruções de 0,5B de parâmetros da série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int4 — Modelo de instrução de 3B parâmetros da série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-AWQ — Modelo de linguagem grande de código aberto para geração de código

MobileLLM-1B — Modelo de linguagem de um bilhão de parâmetros desenvolvido pelo Meta, adequado para aplicações em dispositivos.

MobileLLM-600M — Modelo de linguagem de 600M de parâmetros, eficiente e otimizado, projetado para aplicações em dispositivos.

MobileLLM-350M — Modelo de linguagem eficiente e otimizado com menos de um bilhão de parâmetros, projetado para aplicações em dispositivos.

MotionCLR — Modelo de geração e edição de movimento sem treinamento, baseado em mecanismo de atenção.

Huginn-0125 — Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis latentes e 3,5 bilhões de parâmetros, especializado em raciocínio e geração de código.