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这一套的思路由来已久，Transformers 里面的 Qkv、Lstm里面的、Gating 都是类似的思想。 S4 和 选择性 Ssm 的核心区别在于，它们将几个关键参数（∆, B, C）设定为输入.


不仅如此，它还支持灵活的开发工具。 比如hugging face transformers、ollama、jax、keras、pytorch、google ai edge、unsloth、vllm和gemma.cpp。 开发者们可以在google ai. Transformers models pipeline 初体验 为了快速体验 transformers，我们可以使用它的 pipeline api。它将模型的预处理, 后处理等步骤包装起来，使得我们… Transformers tokenizer 的使用 tokenizer 分词器，在nlp任务中起到很重要的任务，其主要的任务是将文本输入转化为模型可以接受的输入，因为模型只能输入数字，所以.