Éta hésé pikeun pastikeun operasi mana anu langkung épisién dina watesan waktos komputasi tanpa terang input khusus, hardware, sareng faktor sanés anu aya hubunganana. Nanging, sacara umum, fungsi PyTorch einsum tiasa langkung laun tibatan fungsi torch.bmm kusabab palaksanaan anu langkung fleksibel, tapi kirang dioptimalkeun. Fungsi torch.bmm dilaksanakeun salaku fungsi C ++ anu dioptimalkeun pisan, anu khususna dirancang pikeun ngalaksanakeun kalibungan matriks batch. Ieu ngajantenkeun éta relatif gancang, khususna pikeun tensor ageung kalayan seueur matriks dina batch. Di sisi anu sanésna, fungsi PyTorch einsum nganggo implementasi anu langkung umum anu ngadukung sakumpulan operasi saluareun ngan ukur kalibungan matriks. Kalenturan ieu ngajantenkeun langkung serbaguna, tapi ogé hasilna kinerja anu langkung laun pikeun sababaraha panggunaan. Sababaraha faktor efisiensi anu langkung lega
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence