T-MAC是一种创新的基于查找表（LUT）的方法，专为在CPU上高效执行低比特大型语言模型（LLMs）推理而设计，无需权重反量化，支持混合精度矩阵乘法（mpGEMM），显著降低了推理开销并提升了计算速度。
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4743 点击 2024-08-13 17:42
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T-MAC是一种创新的基于查找表（LUT）的方法，专为在CPU上高效执行低比特大型语言模型（LLMs）推理而设计，无需权重反量化，支持混合精度矩阵乘法（mpGEMM），显著降低了推理开销并提升了计算速度。
代码生成和补全任务做不完了？！
在过去的几年中，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性的进展。这些模型不仅能够理解复杂的语境，还能够生成连贯且逻辑严谨的文本。
LLM数学水平不及小学生怎么办？CMU清华团队提出了Lean-STaR训练框架，在语言模型进行推理的每一步中都植入CoT，提升了模型的定理证明能力，成为miniF2F上的新SOTA。
RLHF到底是不是强化学习？最近，AI大佬圈因为这个讨论炸锅了。和LeCun同为质疑派的Karpathy表示：比起那种让AlphaGo在围棋中击败人类的强化学习，RLHF还差得远呢。
前段时间冲上热搜的问题「9.11比9.9大吗？」，让几乎所有LLM集体翻车。看似热度已过，但AI界大佬Andrej Karpathy却从中看出了当前大模型技术的本质缺陷，以及未来的潜在改进方向。
LLM的数学推理能力缺陷得到了很多研究的关注，但最近浙大、中科院等机构的学者们提出，先进模型在视觉推理方面同样不足。为此他们提出了一种多模态的视觉推理基准，并设计了一种新颖的数据合成方法。
随着大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，各行各业加快了 LLM 应用落地的步伐。为了改进 LLM 的实际应用效果，业界做出了诸多努力。
新加坡举办了首届GPT-4提示工程竞赛，Sheila Teo取得了冠军，我们来学习借鉴她采用的三项提示技巧： 使用CO-STAR框架构建提示词 2.使用分隔符将提示词分段 3.使用LLM系统提示
简而言之：矩阵 → ReLU 激活 → 矩阵