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下图是从模型参数切分和数据切分的角度（只考虑 FFN 层）来比较几种并行策略：（

死锁必要条件、处理方法（鸵鸟策略、死锁检测、死锁恢复、死锁预防与死锁避免）

Kimi与清华大学联合参与的项目论文《Mooncake: Trading More Storage for Less Computation-A KVCache-centric Architecture for Serving LLM Chatbot》获得计算机存储领域顶会。

基于 ViT（Vision Transformer）架构的轻量级视觉模型系列介绍。

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算力顾名思义是“计算能力”的缩写，指的是IT设备的计算能力。

多模态融合的主要目标是缩小模态间的异质性差异，同时保持各模态特定语义的完整性，并在深度学习模型中取得较优的性能。

文本序列训练集、验证集和测试集（如CSV、JSON等）在这个示例中，（1代表正例，0代表负例）。每一行代表一个样本，第一列是输入数据，第二列是对应的标签。需要注意的是，具体的数据集格式可能会因任务类型、数据来源和使用的深度学习框架而有所不同。因此，在进行SFT训练时，建议根据具体任务和框架的要求来定义和处理数据集格式。

（这张图是AI生成的，看着还行～）