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-# llm-compiler
+# LLM-Compiler
  LLM Compiler: Specializing Code Llama for compiler optimization
 ## 论文
-[Meta Large Language Model Compiler: Foundation Models of Compiler Optimization](https://scontent-sjc3-1.xx.fbcdn.net/v/t39.2365-6/448997590_1496256481254967_2304975057370160015_n.pdf?_nc_cat=106&ccb=1-7&_nc_sid=3c67a6&_nc_ohc=9EBooh-SwxIQ7kNvgHFCHvh&_nc_ht=scontent-sjc3-1.xx&oh=00_AYAZqBNdevNLWa6cuTIuvxhG31CBJRu61vyjmbSLiV9sFg&oe=669C1E0D)
+[Meta Large Language Model Compiler: Foundation Models of Compiler Optimization](https://ai.meta.com/research/publications/meta-large-language-model-compiler-foundation-models-of-compiler-optimization/)
 
 ## 模型结构
 
@@ -12,7 +12,7 @@ LLM编译器模型是通过在两个阶段对5460亿个编译器中心数据toke
 
 ## 算法原理
 
-使用GQA模块能够带来更好的速度，使用GQA的head数量不同则会带来速度和性能平衡转换
+使用GQA模块能够带来更好的速度，使用GQA的head数量不同则会带来速度和性能平衡转换。
 使用了RoPE位置旋转编码来替代Embedding编码，使得模型获得更好的外推性。
 
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