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简介
Falcon Mamba是由阿布扎比技术创新研究所（TII）发布的首个无需注意力机制的7B大规模模型。该模型在处理大型序列时，不受序列长度增加导致的计算和存储成本增加的限制，同时保持了与现有最先进模型相当的性能。
截图
产品特色
无需注意力机制即可处理任意长度的序列
在单个24GB GPU上即可运行，无需增加存储
生成新token的耗时与上下文大小无关
使用约5500GT数据进行训练，包含精炼的网络数据和高质量的技术数据
在多个基准测试中表现优异，与现有SoTA模型竞争
支持Hugging Face生态系统中的APIs，易于集成和使用
使用教程
1. 安装最新版本的Hugging Face transformers库或从源代码安装。
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2. 导入AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer。
3. 使用model_id获取Falcon Mamba模型。
4. 通过tokenizer将输入文本转换为模型可接受的格式。
5. 设置生成参数，如max_new_tokens和do_sample。
6. 调用model.generate方法生成文本。
7. 使用tokenizer.decode方法将生成的token转换回文本。
流量来源
| 直接访问 | 48.39% | 外链引荐 | 35.85% | 邮件 | 0.03% |
| 自然搜索 | 12.76% | 社交媒体 | 2.96% | 展示广告 | 0.02% |
最新流量情况
月访问量
25296.55k
平均访问时长
285.77
每次访问页数
5.83
跳出率
43.31%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
17.94%
中国
17.08%
印度
8.40%
俄罗斯
4.58%
日本
3.42%
地理流量分布全球图
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