（来源：上观新闻）
在直接拼🈹接的情况🧗♂️下，注意力分🇦🇼🎗布呈现出非常明㊙显的"尖峰"模式🌵：在每📙🤪个文档的开头🥪🎲处，都会🏐✉出现一个极🍲🇲🇪高的注意力得分峰🇦🇺🥚值，而其他🥑😼位置的得分则相对🤛低平🤑🌓。而 genera🇼🇫list 是💝👩👧👦训一个模🧘♀️型，通过提示词🏄💱把 20 个◽👞任务全干了🇩🇯。这意味着用🧀户几乎感🔒觉不到等待，💠🔮而传统方案用™💌户可能需🇦🇬要等待接近20倍⭕🕶的时间才能看到🐓第一个字🇦🇪。在推理框架优化层👩👦👹面，寒武纪👨⌛在 v🐮LLM💘 中全面支持 T👨🎤🧿P /🇱🇧 PP /🇨🇭 SP/DP/🔏🇻🇬EP 🍡5D 混合并行👟♋、通信计算并行、🛋👨👩👦👦低精度👨🚀🇦🇱量化以及 👱PD 🌆分离部署等优🍴🍎化技术，通过🇻🇪策略优化，在满足👩延时约束下🇼🇫达到最佳的👩👩👧🥋词元吞吐能😶🏦力，显著提升端🧓到端推理效❇率🤾♀️🇳🇬。
用户需要在一👨🏭🔅段 Prompt😠👷♀️ 里告诉模型所🦡有信息：你是谁💬、你要🤼♀️做什么、怎😇📢么判断、输出什🎄♉么格式🇸🇮。一个注册在CBD🔩地下美食街的网🐍💶店，对🇲🇼应的出餐地址可能🕘是一个鬼鬼🙋♂️🎚祟祟、环境堪忧的👒居民小区二楼🦆。（本文首发于🇵🇷钛媒体APP，作🧼⬅供应链管理平台者｜李💱程程，编辑👨👩👧👦🚙｜胡润峰）🇦🇽。换句话说，V4🍨的架构设👱🤛计本身就在为国产🏉🎺芯片铺路🦃。所谓注意力汇📹聚（A🍭🇧🇸ttentio🦖👪n Si🔃nk），😻是指A🇫🇴♦I模型在🏚处理文本时👯♂️➖，会自然🦂地把大量注意力集⚛🥗中到序列最开🥿🎄头的那几🤨🇲🇲个词上，无论这🇨🇨😦些词是否重要🎫。
