本文将介绍Transformers和DeepSpeed两项关键技术，并探讨它们在大语言模型中的应用。Transformers作为现代自然语言处理的基石，改变了语言模型的构建方式；而DeepSpeed则通过优化和加速训练过程，使得超大规模模型的训练成为可能。结合大语言模型的聊天应用，我们将展示这些技术是如何协同工作的。

本文探讨了Transformers库与DeepSpeed的结合，以及如何将它们应用于大语言模型的聊天模板中。Transformers库提供了丰富的预训练模型和便捷的API，而DeepSpeed则通过优化和加速训练过程，使得训练超大规模模型变得更加可行。通过详细介绍这些技术，我们将展示如何有效地训练和部署高性能的大语言模型，以提升聊天机器人的响应速度和准确性。

该论文核心的贡献在于，原来我们做语义分割时，是根据每个像素的embedding去预测这个像素是属于哪个类别，maskFormer的做法是将语义分割分为实例分割+实例分类两部分。

自注意力网络彻底改变了自然语言处理，并在图像分类和目标检测等图像分析任务中取得了令人印象深刻的进展。受这一成功的启发，作者研究了自注意力网络在3D点云数据处理中的应用。作者为点云设计了自注意层，并使用这些层来构建用于语义场景分割、对象部分分割和对象分类等任务的自关注网络。我们的点变压器设计改进了以前跨域和任务的工作。例如，在用于大规模语义场景分割的具有挑战性的S3DIS数据集上，Point Transformer在区域5上获得了70.4%的mIoU，比最强的先验模型表现了3.3个百分点优势，并首次超过了70%的mIoU阈值。

最近，vision transformer（ViT）在多种图像领域展示了其全局处理的优势，并与CNN相比实压缩现了显著的性能提升。然而，当将计算预算限制在1G FLOPs时，ViT的增益会显著减少。如果进一步压缩计算成本，MobileNet及其扩展仍然占据着的主导地位（例如，用于ImageNet分类的触发器少于300M FLOPs），因为它们通过深度和点卷积的分解在局部处理滤波器方面效率很高。如何设计高效的网络来有效地对局部处理和全局交互进行编码？