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　　首先是FlashMask 动态注意力掩码。FlashMask 是由百度飞桨团队在论文《FlashMask: Efficient and Rich Mask Extension of FlashAttention》中提出的一种创新的注意力掩码优化技术，旨在解决 Transformer 类大模型中注意力掩码计算的冗余和存储开销问题。FlashMask 通过列式稀疏掩码表示方法，将传统的二维稠密掩码矩阵转换为一维的行索引区间表示，从而显著降低了存储复杂度，从 O (N^2) 降低到 O (N)。极致的加速了大模型训练效率，尤其是长序列场景下的训练效率。

　　下图展示了文心 4.5 与 GPT-4o 在多模态性能上的对比。可以看出，文心 4.5 在大多数测试基准上的表现优于 GPT-4o，尤其是在 OCRBench、MathVista、DocVQA 和 MVBench 上，两者差距较为明显。GPT-4o 仅在 MMMU 上的表现相对较好，但在其他基准上的表现不如文心 4.5。在平均值上，文心 4.5 的得分略高于 GPT-4o，显示出文心 4.5 在整体性能上的优势。