Transformer是一种革命性的序列处理模型，通过自注意力机制解决传统RNN的记忆衰减和计算效率问题。它允许模型一次性处理整个序列，计算词与词之间的关联性，无需依赖顺序处理。Transformer采用编码器-解码器架构，结合多头注意力、残差连接和层归一化等技术，实现了高效的并行计算和全局依赖捕捉。文章详细解释了其原理并提供了PyTorch实现示例，展示了其在序列预测任务中的应用效果。

Transformer模型通过注意力机制并行处理序列数据，但缺乏对词序的感知能力。为此提出的位置编码技术将词序信息注入模型：1) 使用正弦/余弦函数生成位置向量，类似机械计数器的周期性原理；2) 向量长度恒定而角度变化，使模型能学习相对位置关系；3) 可视化分析显示高频维度快速变化，低频维度缓慢变化。数学证明表明位置编码具有线性变换特性，使模型能通过矩阵运算捕捉固定间隔的位置关系。实验显示更大的嵌

只要你是真心想学AI大模型，我这份资料就可以无偿共享给你学习。大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！

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本文系统介绍大模型分布式训练中的七大并行技术：数据并行、流水线并行、张量并行、序列并行、多维混合并行、自动并行和MOE并行，详细分析各种技术的实现原理、优缺点及适用场景。同时提供不同硬件环境下并行策略的选择指南，以及FP16与BF16混合精度训练的对比分析，为开发者提供完整的大模型分布式训练技术路线图。

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文章对比了两种大模型推理框架SGLang和vLLM的技术特点和性能表现。SGLang采用RadixAttention技术，擅长处理多轮对话、结构化输出和高并发场景；vLLM以PagedAttention和ContinuousBatching技术见长，在高吞吐单轮推理方面表现优异。测试表明，高并发环境下SGLang稳定性更好，而VLLM在首字输出速度上有优势。文章建议根据具体业务需求和场景选择合适的

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清华大学研究团队提出UrbanLLaVA，这一多模态大语言模型(MLLM)创新性地解决了城市研究中多模态数据整合的难题。该研究通过构建包含街景图像、卫星图像、地理空间数据和轨迹数据的城市指令数据集(UData)，设计了多阶段训练框架(UTrain)，将空间推理增强与领域知识学习分离。实验表明，UrbanLLaVA在北京、伦敦、纽约等城市的12项任务测试中表现优异，在单模态和跨模态任务上均超越现有开

本文介绍如何使用Dify平台通过自然语言查询数据库，无需编写SQL代码即可获取数据并以Excel表格形式呈现。文章详细阐述了四个步骤：准备数据库连接信息、配置数据库插件、设置流程组件、执行查询并下载结果。该方法降低了数据获取门槛，使非技术背景人员也能在10分钟内自主完成数据查询，实现"数据获取的民主化"，提高决策效率。