Inference-Time Intervention:推理时间干预 Autoregressive 自回归:自回归模型(AR模型)是一种处理时间序列的统计方法,它利用同一变量之前各期的表现情况,来预测该变量本期的表现情况,并假设它们之间存在线性关系 本文主要介绍了一种名为"Inference-Time Intervention (ITI)"的技术,目的是提高大型语言模型的真实性。该技术...
深度学习推理时间(Inference time)计算问题 深度学习推理时间(Inference time)是指深度学习模型从输入到输出的时间,也就是模型从接收到输入数据到产生输出结果的时间。 深度学习推理时间的计算取决于模型的复杂度,模型的大小,输入数据的大小,以及使用的计算资源(如CPU,GPU,FPGA等)。 深度学习推理时间的计算可以通过以下...
为了引导LLM正确说出他们知道的内容,学界有尝试用微调+强化学习,但是作者指出,这类方法一需要大量标注数据集,二是需要耗费大量的计算资源,而作者认为,他们提出的Inference-Time Intervention能解决这些问题。 2、工作创新点 正如作者所说,少量的计算资源与少量的数据集是这个方法的巨大优势,并且,这是一种minimally-invasiv...
decoding-algorithm neuro-symbolic non-autoregressive controllable-generation large-language-models llms controllable-text-generation instruction-tuning constrained-generation inference-time Updated Aug 5, 2024 Improve this page Add a description, image, and links to the inference-time topic page so tha...
end_event=torch.cuda.Event(enable_timing=True)# 将模型移动到GPU上model=model.to(device)# 开始记录时间start_event.record()# 执行推理过程withtorch.no_grad():output=model(input)# 结束记录时间end_event.record()torch.cuda.synchronize()# 计算时间差inference_time=start_event.elapsed_time(end_event...
针对inference time较多:这部分主要是做mobile的人在研究,mobile本身的特点就是网络复杂和时延敏感,因此...
这个错误常常是无意识发生的。比如:一个张量产生于CPU但是然后在GPU上进行inference。 这个内存分配(memory allocation)会消耗considerable amount of time,从而导致inference time变大。 这个错误会影响时间测量的均值和方差,如下图,横坐标是时间测量的方法,纵坐标是以milliseconds为单位的时间: ...
The benchmark inference time is approximately 13ms (2080ti). Also I have doubled the FLOPs comparing to original SCRFD_2.5G, but is this inference time reasonable?Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment Assignees...
PURPOSE: To provide an inference time calculating device which can estimate the time when all candidate solutions of a constrained inference device are verified, e.g. the longest inference time. ;CONSTITUTION: An initial candidate solution total number calculating part 21 outputs the total number of...
The normal inference time is around 600ms, but occasionally that doubles. When looking at the profiling report, I see that the there is a big gap between model.run (~1.2 seconds) and sequential_executor.Execute (~600 ms). A slow inference (left) side by side with a 'normal' execution...