基于变压器的大语言模型(LLMS)在各种自然语言处理任务中都具有令人印象深刻的表现。为LLM推断为生成长含量而构成挑战,这是由于瞬态状态的巨大内存足迹(称为键值(KV)缓存),该状态以序列长度和批处理大小缩放。在本文中,我们提出了Infinigen,这是一种针对Longext Genertion量身定制的新型KV缓存管理框架,该框架协同与现代卸载基于卸载的推理系统合作。Infinigen利用了关键见解,即可以通过对当前层的最小彩排以及查询权重的一部分和后续层的关键缓存进行最小化的彩排来推测,对于计算变压器中后续注意力层至关重要的重要洞察力。这使我们只能预取基本的KV缓存条目(不提供所有内容),从而在基于卸载的LLM服务系统中减轻主机内存中的提取开销。我们对几种代表性LLMS的评估表明,与先前的KV高速缓存管理方法相比,Infinigen将基于现代卸载系统的总体性能提高了3.00倍,同时提供了更好的模型准确性。
摘要 脑机接口 (BCI) 是一种将大脑活动转化为操作技术命令的系统。脑电图 (EEG) BCI 的常见设计依赖于 P300 事件相关电位 (ERP) 的分类,这是一种由常见非目标刺激中罕见的目标刺激引起的反应。现有的 ERP 分类器很少直接探索神经活动的潜在机制。为此,我们对 P300 ERP-BCI 设计下的多通道真实 EEG 信号的概率分布进行了新颖的贝叶斯分析。我们的目标是识别神经活动的相关时空差异,这为 P300ERP 反应提供了统计证据,并有助于设计高效、准确的个性化 BCI。作为我们对单个参与者分析的一项重要发现,视觉皮层周围通道的目标 ERP 在刺激后约 200 毫秒达到负峰值的后验概率为 90%。我们的分析确定了 BCI 拼写器的五个重要通道(PO7、PO8、Oz、P4、Cz),从而实现了 100% 的预测准确率。从对其他九名参与者的分析中,我们一致地选择了确定的五个通道,并且选择频率对带通滤波器和内核超参数的微小变化具有稳健性。本文的补充材料可在线获取。
行为源自多个在解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动 1,2 。现代实验工具 3–5 使我们能够前所未有地接触大量神经群,甚至是横跨全脑许多相互作用区域的神经群 2 。然而,要理解如此大规模的数据集,不仅需要稳健、可扩展的计算模型来提取区域间通信的有意义特征,还需要原则性理论来解释这些特征。在这里,我们介绍了基于电流的分解 (CURBD),这是一种使用数据约束的循环神经网络模型 6 推断全脑相互作用的方法,该模型一旦经过训练,就会自主产生与实验获得的神经数据一致的动态。CURBD 利用从这些模型推断出的功能相互作用来同时揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明,CURBD 可以在具有已知连接和动态的模拟真实网络中准确地隔离区域间电流。然后,我们将 CURBD 应用于从广泛的神经数据集(斑马鱼幼虫 7 、小鼠 8 、猕猴 9 和人类 10 )获得的多区域神经记录,以证明 CURBD 在解开全脑相互作用和行为背后的区域间通信原理方面的广泛适用性。
以在临床试验中测试一种药物是否与阻止致命癌症进展有关为例。定期概率更新意味着服用该药物会改变在规定的时间窗口内死于该疾病的条件概率,无论试验在何时何地进行。操纵意味着即使我们考虑影响患者生存的所有其他因素(例如年龄和合并症),药物治疗仍显示出额外的益处。反事实条件意味着如果不服用该药物,患者的死亡就不会被推迟。最后,作用机制意味着我们了解药物为何延长患者的生存期,例如通过激活肿瘤浸润免疫细胞。总之,这四个条件既确保了统计相关性,又确保了机械理解。他们将 Austin Bradford Hill 2 的因果关系标准置于因果背景中,并为在医疗保健中建立因果关系的哲学推理实施了实际测试。3
1 Systematik,Biodovervortät和Evolution der Pflanzen,Ludwig-Maximilians-Universitätmünchen,Menzinger Str。67, 80638 Munich, Germany 2 Centre for Australian National Biodiversity Research (a joint venture of Parks Australia and CSIRO), Clunies Ross Street, Canberra ACT 2601, Australia 3 School of BioSciences, The University of Melbourne, Parkville, Victoria 3010, Australia 4 National Herbarium of New South Wales, Botanic Gardens of Sydney, Locked Bag 6002, Mount Annan,新南威尔士州2567,澳大利亚5号西澳大利亚州植物标本室,生物多样性,保护和景点系,锁定袋104,宾利送货中心,宾利,西澳大利亚州宾利6983,澳大利亚6澳大利亚6983年6983年6983年6983年6983年6983年,阿德莱拉德大学,阿德拉德大学,南澳大利亚州阿德拉德大学,南澳大利亚南澳大利亚州5005 7 National Biovipty DNA图书馆,澳大利亚州3010,公园3010101010101011维多利亚,墨尔本,维多利亚州3004,澳大利亚 *通讯作者:e.joyce@lmu.de
Author contributions Conceptualization : EC, BG, RAAI, AB Data curation : EC, JB Formal analysis : EC Funding acquisition : AB Investigation : EC, JB, AB Methodology : EC, BG, RAAI, MA, AB Project administration : EC, AB Resources : AB Software : EC, RB, RAAI, AB Supervision : AB, BG, RAAI Validation : Visualization : EC Roles/Writing - original draft : EC, BG, AB Writing - review & editing :MA,Raai,AB
通过基因组挖掘和合成生物学对新型代谢机制的分析和重建,以及通过结构修饰,修饰和优化的新结构的小分子药物的开发可以为突破分子靶向药物的开发而破坏瓶颈。靶向具有重要活性,独特结构或/和广泛临床应用的天然药物分子家族,揭示体内生物转化并分析分子机制可以进一步促进天然产物的发展。近年来,一些技术和科学发展,包括改进分析工具,基因组挖掘和工程策略以及微生物文化的进步,为自然产品相关研究注入了新的机会。在这里,我们旨在汇编创新的原始研究和审查文章,以阐明代谢转换,潜在靶标,天然产物的分子机制及其与人类代谢的关联。
生成模型具有多种应用,包括语言处理和Birdsong分析。在这项研究中,我们证明了如何使用旨在防止序列产生过度笼的统计检验来推断孟加拉语歌曲中音节序列的最小模型。我们专注于部分可观察到的马尔可夫模型(POMM),该模型由状态和它们之间的概率过渡组成。每个状态都与特定的音节相关联,有可能多个状态与同一音节相对应。此特性将POMM与标准Markov模型区分开,其中每个音节都链接到单个状态。在音节中存在多个状态表明,音节之间的过渡受到这些转变发生的特定情况的影响。我们应用这种方法来分析六个成年男性孟加拉犬的歌曲。我们的结果表明,听觉反馈在塑造孟加拉语歌曲的上下文依赖性音节过渡方面起着至关重要的作用。
研究人员通过分析一组访谈数据探索了混合方法研究设计。Saldana的模型用于完成开放编码数据和主题编码数据。三个主题被认为支持合作学习模型。其中包括:a)通过经过事件和环境的了解,b)实施和行动,以及c)由合作学习模型(CLM)组成的观点和看法。术语和短语的频率由证据变量组成。广义线性模型(GELM)用于检查三个主题与合作学习模型之间的关系。GELM分析报告了CLM与三个主题之间的关系。这是一种将Saldana的定性数据分析和凝胶整合到一种混合方法设计中的新实践。
1神经病学系,山东第一医科大学和山东省Qianfoshan医院,山东神经免疫学研究所,中国人民共和国Jinan; 2中华人民共和国山东大学医学院基础医学科学学院医学遗传学系; 3山东第一医科大学和山东医学科学院,吉南,中华民国; 4中华人民共和国的山东大学,山东大学切鲁医学院Qilu医院老年医学系; 5中华人民共和国的山东大学切鲁医学院医学院5; 6中国人民共和国北京北京友谊医院神经病学系