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awq最新娱乐体验_欧当归(2024年11月深度解析)

内容来源：飘花网电影所属栏目：话题更新日期：2024-11-27

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炉石传说补丁后，标准模式冲分卡组推荐大家好！炉石传说最近又更新了，很多卡组都进行了调整。今天我来给大家推荐两个在钻石以上分段表现非常不错的卡组，帮助大家快速上分！海盗萨：简单粗暴的铺场流 𐟌Š 首先，海盗萨是一个非常适合新手和老手的卡组，胜率高达60%以上。这个卡组的打法非常简单，起手找帕奇斯、咒符、水宝宝、奶酪等低费牌，前期主要通过铺场来蹭脸。到了4费，一波强势的后台保镖站场，中后期配合嗜血斩杀。核心卡牌：虚灵神谕者：可以配合幽灵之爪，也可以过法术牌，中后期过到礼物就可以等待斩杀。 6费刀：可以解大怪，也可以打脸补斩杀线。可替换卡牌：玛加萨：如果觉得卡节奏，可以换掉，多带把刀或者可靠陪伴都可以。圣契骑：简单粗暴的铺场流 ⚔️ 接下来是圣契骑，这个卡组在钻石以上分段的胜率也有55%以上，足够你用来上分。圣契骑的打法相对也比较简单，靠信仰圣契铺场，0费神性圣契免费交换随从，以及莱尼莎双倍圣契斩杀。起手找奇迹推销员、乐器技师、银翼巨龙等低费随从，有刀也可以留。核心卡牌：减费刀、各种圣契可替换卡牌：卡组可以加入星际旅行者，提供更多的减费；伊瑞尔，提供更多的圣契。卡组代码：海盗萨（快！）：AAECAaoICObkBfboBY31BcOPBsekBvzABrrOBqXTBgvl5AWQgwazjQaopwbrqQbWwAb2wAatxQbR0AaU5gbk6gYAAQPzswbHpAb2swbHpAbu3gbHpAYAAA== 圣契骑：AAECAZ8FBJmOBtK5BsK+BtG/Bg24xQWFjga8jwaqlgbUuAbBvwaM1gbt3waS4Aac6Aaf6Aai6Abk6gYAAA== 希望这些卡组能帮助大家在炉石传说的新补丁后快速上分！祝大家月月传说，天天开心！𐟎‰

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今天！！！「22X日志」

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大语言模型推理技术论文精选清单 𐟓šAwesome-LLM-Inference：这个清单汇集了精选的大语言模型（LLMs）推理技术论文，并提供了配套代码。涵盖了多种前沿技术和工具，如TensorRT-LLM、vLLM、streaming-llm、AWQ、SmoothQuant、WINT8/4、Continuous Batching、FlashAttention、PagedAttention等。 𐟓–LLM Algorithmic/Eval Survey：对大语言模型算法和评估方法的全面调查。 𐟓–LLM Train/Inference Framework：介绍大语言模型的训练和推理框架。 𐟓–Weight/Activation Quantize/Compress：权重和激活量的量化压缩技术。 𐟓–Continuous/In-flight Batching：连续批处理和飞行中批处理技术。 𐟓–IO/FLOPs-Aware/Sparse Attention：输入输出感知、浮点运算感知和稀疏注意力机制。 𐟓–KV Cache Scheduling/Quantize/Dropping：键值缓存调度、量化和删除技术。 𐟓–Prompt/Context Compression：提示和上下文压缩方法。 𐟓–Long Context Attention/KV Cache Optimization：长上下文注意力和键值缓存优化技术。 𐟓–Early-Exit/Intermediate Layer Decoding：早期退出和中间层解码策略。 𐟓–Parallel Decoding/Sampling：并行解码和采样技术。 𐟓–Structured Prune/KD/Weight Sparse：结构化剪枝、知识蒸馏和权重稀疏技术。 𐟓–Mixture-of-Experts(MoE) LLM Inference：混合专家模型在大语言模型推理中的应用。 𐟓–CPU/Single GPU/Mobile Inference：在CPU、单GPU和移动设备上的推理性能优化。 𐟓–Non Transformer Architecture：非Transformer架构的探索。 𐟓–GEMM/Tensor Cores/WMMA/Parallel：GEMM、张量核心、WMMA和并行计算技术。 𐟓–Position Embed/Others：位置嵌入和其他相关技术。

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llama模型在追求高效能和资源优化的大背景下，LLama3模型的低比特量化研究显得尤为重要。量化是一种将模型权重从高精度转换为低精度的技术，它可以在保持模型性能的同时，显著减少模型的大小和计算成本。然而，低比特量化也会带来性能的损失，因此，如何在性能和资源之间找到平衡点，是本文的核心问题。 8位量化：无损性能首先，对于8位量化，我们观察到，LLama3模型在8位量化下是无损的，即性能没有损失。这表明，对于8位模型来说，8位量化是一个理想的选择。 4位量化：性能损失与接受度对于8位模型，AWQ 4位量化带来了大约2%的性能损失。虽然这个损失在可接受范围内，但对于追求极致性能的应用来说，可能还需要更深入的研究。另一方面，对于70位模型，AWQ 4位量化带来的性能损失仅为0.05%。这个结果令人鼓舞，因为它表明，随着模型规模的增大，低比特量化带来的性能损失实际上在减小。 3位量化：进一步探索更进一步，对于70位模型，AWQ 3位量化带来的性能损失仅为2.7%，这同样是一个可以接受的范围。这个结果为我们提供了一个思路：在可以接受一定性能损失的情况下，使用更低比特的量化可以带来更大的资源节省。总结与建议综合以上结果，我们可以得出以下结论：如果追求无性能损失，8位模型应使用8位量化，而70位模型则应使用4位量化。如果能够接受2-3%的性能损失，8位模型可以使用4位量化，而70位模型则可以使用3位量化。通过这些研究，我们希望能够为LLama3模型及其他大语言模型的低比特量化提供一些有价值的参考和建议。我们期待未来的研究能够进一步探索低比特量化的潜力，为实际应用提供更高效的解决方案。

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