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万字综述大模型高效推理:无问芯穹与清华、上交最新联合研究全面解析大模型推理优化

万字综述大模型高效推理:无问芯穹与清华、上交最新联合研究全面解析大模型推理优化

万字综述大模型高效推理:无问芯穹与清华、上交最新联合研究全面解析大模型推理优化

近年来,大语言模型(Large Language Models, LLMs)受到学术界和工业界的广泛关注,得益于其在各种语言生成任务上的出色表现,大语言模型推动了各种人工智能应用(例如ChatGPT、Copilot等)的发展。然而,大语言模型的落地应用受到其较大的推理开销的限制,对部署资源、用户体验、经济成本都带来了巨大挑战。

来自主题: AI技术研报
8972 点击    2024-06-14 10:35
大模型推理速度飙升3.6倍,「美杜莎」论文来了,贾扬清:最优雅加速推理方案之一

大模型推理速度飙升3.6倍,「美杜莎」论文来了,贾扬清:最优雅加速推理方案之一

大模型推理速度飙升3.6倍,「美杜莎」论文来了,贾扬清:最优雅加速推理方案之一

去年,在加速大语言模型推理层面,我们迎来了一个比推测解码更高效的解决方案 —— 普林斯顿、UIUC 等机构提出的 Medusa。如今,关于 Medusa 终于有了完整技术论文,还提供了新的版本。

来自主题: AI技术研报
4024 点击    2024-01-24 14:06
大模型推理效率无损提升3倍,滑铁卢大学、北京大学等机构发布EAGLE

大模型推理效率无损提升3倍,滑铁卢大学、北京大学等机构发布EAGLE

大模型推理效率无损提升3倍,滑铁卢大学、北京大学等机构发布EAGLE

大语言模型(LLM)被越来越多应用于各种领域。然而,它们的文本生成过程既昂贵又缓慢。这种低效率归因于自回归解码的运算规则:每个词(token)的生成都需要进行一次前向传播,需要访问数十亿至数千亿参数的 LLM。这导致传统自回归解码的速度较慢。

来自主题: AI资讯
5447 点击    2023-12-15 11:37