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大同市(城区、南郊区、新荣区)
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南京市(鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区) 成都市(锡山区,惠山区,新区,滨湖区,北塘区,南长区,崇安区。)
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常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区)
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苏州市(吴中区、相城区、姑苏区(原平江区、沧浪区、金阊区)、工业园区、高新区(虎丘区)、吴江区,原吴江市)
常熟市(方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)
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徐州(云龙区,鼓楼区,金山桥,泉山区,铜山区。)
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昆山市 (玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇(花桥经济开发区)、张浦镇、千灯镇。)
太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)
镇江市 (京口区、润州区、丹徒区。)
张家港市(杨舍镇,塘桥镇,金港镇,锦丰镇,乐余镇,凤凰镇,南丰镇,大新镇)
扬州市(广陵区、邗江区、江都区.宝应县)
宁波市(海曙区、江东区、江北区、北仑区、镇海区,慈溪,余姚 )
温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区)
嘉兴市(南湖区、秀洲区,桐乡。)
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金华市(金东区,义乌)
舟山市(定海区、普陀区)
台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)
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天津市(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、塘沽区、东丽区、西青区、)
石家庄市(桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。)
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太原市(迎泽区,万柏林区,杏花岭区,小店区,尖草坪区。)
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南京市(鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区) 成都市(锡山区,惠山区,新区,滨湖区,北塘区,南长区,崇安区。)
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苏州市(吴中区、相城区、姑苏区(原平江区、沧浪区、金阊区)、工业园区、高新区(虎丘区)、吴江区,原吴江市)
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论文题为《原生稀疏注意力:硬件对齐和原生可训练的稀疏注意力》,其核心内容直指当前大语言模型面临的计算成本挑战,特别是长上下文建模的高昂代价。面对这一难题,论文提出了一种创新的解决方案——NSA(Native Sparse Attention),即原生可训练的稀疏注意力机制。
NSA通过结合算法创新与硬件优化,旨在实现高效的长上下文建模。它采用了一种动态分层稀疏策略,巧妙地将粗粒度的token压缩与细粒度的token选择相结合,从而在保证上下文意识的同时,也确保了局部精度。这一策略不仅提高了效率,更在保持模型能力方面展现出了巨大潜力。
论文中,DeepSeek团队详细阐述了NSA的两项关键创新。首先,他们通过算术强度平衡算法设计,以及对现代硬件实现的优化,实现了显著的计算加速。这一创新不仅提升了计算效率,更为大规模模型的训练和应用提供了有力支持。其次,NSA启用了端到端训练,这一举措使得在不牺牲模型性能的前提下,大幅减少了训练前的计算量。
实验结果显示,采用NSA预训练的模型在多个基准测试中表现优异,不仅保持了与全注意力模型相当的性能,甚至在长上下文任务和基于指令的推理中超越了后者。更令人振奋的是,NSA在解码、向前传播和向后传播过程中,对于64k长度序列的处理速度实现了对全注意力的大幅超越,这充分验证了其在整个模型生命周期中的高效性。