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OpenTiny Vue 3.14.0 正式发布,增加了 MindMap 思维导图等3个新组件

我们非常高兴地宣布,2024年3月7日,OpenTiny Vue 发布了 v3.14.0🎉。 OpenTiny 每次大版本发布,都会给大家带来一些实用的新特性,上一个版本我们推出了 Watermark 水印和 QrCode 二维码这两个新组件,并且对组件的 Demo 和 API 文档进行全面优化,优化后的文档更加清晰易懂、符合预期。 OpenTiny Vue 3.12.0 发布:文档大优化!增加水印和二维码两个新组件🎈 本次 3.14.0 版本主要推出以下新特性: 新增 MindMap 思维导图组件@GaoNeng-wWw业界领先~✌️ 新增 Skeleton 骨架屏组件@mengqiuleo 新增 Card 卡片组件@shenjunjian 支持 Unplugin 自动导入@mengqiuleo 本次版本共有22位贡献者参与开发,其中有3位是新贡献者,欢迎新朋友们👏 以下是新贡献者: @Jevin0 @mengqiuleo @liumingxiy 也感谢老朋友们对 OpenTiny 的辛苦付出! 尤其感谢: @GaoNeng-wWw,他是我们 OpenTiny 的核心贡献者,从...

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编者按: 随着大模型的不断升级和参数量的持续扩大,越来越多人开始重视大模型存在的硬件资源要求高、碳排放量较大等问题。如何在保持模型性能的同时,降低计算成本和资源消耗,成为了业界一个迫切需要解决的问题。 我们今天为大家带来的这篇文章,作者认为Mistral AI提出的一系列创新技术方案为解决这一问题提供了新思路。 文章首先介绍了 Mistral AI 在其 7B 和 8x7B 规格的大模型中所采用的三种关键技术:分组查询注意力(GQA)、滑动窗口注意力(SWA)和稀疏混合专家模型(SMoE)。GQA通过将 query 进行分组减少 keys 和 values 的数量,从而降低内存需求;SWA利用注意力层级结构,使模型能够有效处理更长的 token 序列;而SMoE则通过仅激活部分专家网络,降低了生成每个 token 的计算开销。接着,文章对比了Mistral 7B**与 Llama 2 7B ,以及 Mixtral 8x7B 与 Llama 2 70B 在推理时间、内存占用和回答质量等方面的表现差异,结果显示 Mistral 模型在降低计算资源需求的同时,依然能保持与 Llama 模型相...

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