注意力机制（四）（多头注意力机制）
在上一篇注意力机制（三）（不同注意力机制对比）-CSDN博客，重点讲了针对QKV来源不同制造的注意力机制的一些变体，包括交叉注意力、自注意力等。这里再对注意力机制理解中的核心要点进行归纳整理
LMDeploy 部署 VLMs 的方法与探讨
LMDeploy 部署 VLMs 的方法与探讨 LMDeploy 是一个高效且友好的大型语言模型（LLMs）和视觉-语言模型（VLMs）部署工具箱，由上海人工智能实验室模型压缩和部署团队开发，涵盖了模型量化、离线推理和在线服务等功能。
深入解析图神经网络：Graph Transformer的算法基础与工程实践
Graph Transformer是一种结合了Transformer自注意力机制与图神经网络（GNNs）特点的神经网络模型，专为处理图结构数据而设计。它通过改进的数据表示方法、自注意力机制、拉普拉斯位置编码、消息传递与聚合机制等核心技术，实现了对图中节点间关系信息的高效处理及长程依赖关系的捕捉，显著提升了图相关任务的性能。本文详细解析了Graph Transformer的技术原理、实现细节及应用场景，并通过图书推荐系统的实例，展示了其在实际问题解决中的强大能力。