这文档是博客，用的 Notion 形式，我比较喜欢看。比如最新的 《LLaMA 3：大模型之战的新序幕》，所以仅供参考。

Yao Fu 的博客是一个关于深度学习和自然语言处理领域的研究和思考的博客。博客涵盖了多个主题，包括大型语言模型的能力、注意力机制、Transformer 推理优化、语言模型数据工程等。博客中的文章通过实际案例和数据分析，提供了对这些主题的深入研究和见解。

# 要点

- 大型语言模型的能力：Yao Fu 的博客探讨了大型语言模型的能力，包括复杂推理、知识推理和分布外鲁棒性等。他还研究了这些能力是如何在大型语言模型中发展出来的，并提供了一个关于 GPT-3.5 模型家族的详细路线图。
- 注意力机制：Yao Fu 的博客讨论了 Transformer 架构中的注意力机制，并提供了对长文本输入中六种典型注意力模式的分析。他还研究了如何在不牺牲语言模型的能力的情况下压缩 KV 缓存。
- Transformer 推理优化：Yao Fu 的博客探讨了如何优化 Transformer 推理，包括硬件规格、MLSys 方法和模型架构等方面。他还研究了如何在不牺牲模型能力的情况下加速 Transformer 推理。
- 语言模型数据工程：Yao Fu 的博客研究了语言模型数据工程的理论支持，包括数据质量和数据组成等方面。他还研究了如何预测语言模型在各个任务上的最终性能。
- 其他主题：Yao Fu 的博客还涵盖了其他主题，包括 S4 模型、ChatGPT 和 LLaMA 等。他还提供了对这些主题的深入研究和见解。

链接：https://www.notion.so/yaofu/Yao-Fu-s-Blog-b536c3d6912149a395931f1e871370db#8222d03d6e7b416facf328f10e6468ab

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