本笔记包括模型推理、Transformer 模型结构和 lightllm 框架代码分析的详细内容，旨在帮助读者深入理解和应用相关技术。

Transformers相关文献资源大列表，包含了各种各样的Transformer模型，例如BERT、GPT、Transformer-XL等，这些模型已经在许多自然语言处理任务中得到了广泛应用。此外，该列表还提供了这些模型的相关论文和代码链接，为自然语言处理领域的研究人员和开发者提供了很好的参考资源。

收录了63个大语言模型(LLM)相关的面试问题及答案，针对2024年机器学习和数据科学面试提供系统化的准备资料。此项目涵盖了LLMs的基本原理、Transformer架构、注意力机制的详细讲解，以及预训练与微调的核心知识点，附带详细解答和代码示例，旨在帮助求职者全面掌握相关知识。

该项目深入介绍了Transformer模型的背景、关键组件及其实现细节，旨在帮助开发者理解并实现Transformer架构。

EMMA是一个增强型多模态推理基准测试，用于评估大型多模态语言模型在数学、物理、化学和编程等领域的推理能力，帮助研究者发现模型在复杂多模态任务中的局限性。

QMoE是一种用于压缩类似于SwitchTransformer的万亿参数模型的实用解决方案，大大降低了内存需求。它以最小的准确性损失实现了20倍的压缩率，并且可以在经济实惠的硬件上高效运行。