Meta最新发布的Llama 4模型通过创新性的混合位置编码策略，实现了超过1000万tokens的上下文处理能力。该技术核心在于交替使用无位置嵌入（NoPE）和旋转位置嵌入（RoPE），在保持计算效率的同时显著扩展了上下文窗口...

混合注意力（MoA）方法在大型语言模型中优化稀疏注意力，通过为不同的头部和层定制独特的稀疏注意力配置。该方法通过改变稀疏注意力的配置，使模型可以更有效地处理复杂的语言模型，从而提高模型的性能和效率。