#python#large_language_models#machine_learning_systems#natural_language_processing
Flash Linear Attention (FLA) is a fast, memory-efficient library for advanced linear attention models used in transformers, written in PyTorch and Triton, and compatible with NVIDIA, AMD, and Intel GPUs. It offers many state-of-the-art linear attention models and fused modules that speed up training and reduce memory use. You can easily replace standard attention layers in your models with FLA’s efficient versions, improving training and inference speed, especially for long sequences. FLA supports hybrid models mixing linear and standard attention, and integrates with Hugging Face Transformers for easy use and evaluation. This helps you train and run large language models faster and with less memory, making your AI projects more efficient and scalable.
https://github.com/fla-org/flash-linear-attention
Le elezioni della Repubblica di Cina (ROC), meglio nota come Taiwan, hanno parlato chiaro. I due principali candidati Presidente a raccogliere più voti sono entrambi democratici e avversi alla Repubblica Popolare Cinese (PRC)
A vincere è infatti il primo Presidente donna dell'isola, Tsai Ing-wen (#DPP), che conquista il suo secondo mandato con oltre il 57% dei voti. Ma anche il secondo arrivato (38.6%) proviene dal #KMT, lo storico partito nazionalista cinese.
Il candidato filo-Beijing, James Soong (#PFP), si ferma a poco più del 4%.
Una chiara indicazione della volontà dei cittadini di Taiwan, che renderà ancora più duro l'atteggiamento di Xi Jinping, per il quale la riunificazione con Taiwan è uno dei principali obiettivi programmatici