long context,长上下文技术通过增加模型直接处理的文本长度来维持更多的上下文信息,需要通过模型训练来逐步拉升大模型能够接纳的输入文本长度。一般来说,把接受4K-8K输入token的LLM,算作普通的LLM。能够接受10K~200K甚至数百万的LLM,叫做长上下文大模型。 为什么需要long-context LLM?在许多现实场景中,例如文档摘要和多回...
论文在Llama 2和XGen上实现了LazyLLM,并在HuggingFace上使用LongBench进行评估。论文遵循LongBench的官方GitHub仓库进行所有实验的数据预处理和提示。LongBench基准包含多个不同任务的数据集,每个任务可能有不同的指标,包括ROUGE-L、F1、准确率和编辑相似度。按照官方评估流程,论文通过计算宏平均分数对所有主要任务类别的结...
否则,程序性能很可能是遇到了硬件层面的瓶颈,但要区分计算能力瓶颈和内存带宽瓶颈,需要使用 FLOP count(译者注:系统或算法每秒钟能够执行的浮点运算次数)和数据传输量等这些指标,即使用性能分析器(profiler)帮助我们区分。 讲回LLM(大语言模型),请记住,训练阶段和 inference pre-fill 阶段(译者注:可能指的是在进行推...
[12]:Roofline: an insightful visual performance model for multicore architectures(Williams et al., 2009) [13]: Blog post —Flash-Decoding for long-context inference(Dao et al., 2023) SiliconLLM的吞吐最高提升2.5倍,时延最高降低2.7倍 数据中心+PCIe:SiliconLLM的吞吐最高提升2.8倍;消费卡场景:Sili...
1. 权重平均和模型融合可将多个 LLM 组合成单个更好的模型,并且这个新模型还没有传统集成方法的典型缺陷,比如更高的资源需求。 2. 代理调优(proxy-tuning)技术可通过使用两个小型 LLM 来提升已有大型 LLM 的性能,这个过程无需改变大模型的权重。 3. 通过将多个小型模块组合起来创建混合专家模型,可让所得 LLM ...
[11]: Blog post — Accelerating PyTorch with CUDA Graphs (Ngyuen et al., 2021) [12]: Roofline: an insightful visual performance model for multicore architectures (Williams et al., 2009) [13]: Blog post — Flash-Decoding for long-context inference (Dao et al., 2023)...
Cache逐出这块,KV Cache逐出,或者说QK-Sparse往往又和Sparse Attention相关,对于long context推理来说,...
论文题目:LazyLLM: Dynamic Token Pruning for Efficient Long Context LLM Inference 论文链接:https://arxiv.org/abs/2407.14057 PS: 欢迎大家扫码关注公众号_,我们一起在AI的世界中探索前行,期待共同进步! 精彩回顾 1.大语言模型高效微调所需的最小数据 ...
随着全球大炼模型不断积累的丰富经验数据,人们发现大模型呈现出很多与以往统计学习模型、深度学习模型、甚至预训练小模型不同的特性,耳熟能详的如Few/Zero-Shot Learning、In-Context Learning、Chain-of-Thought能力,已被学术界关注但还未被公众广泛关注的如Emergence、Scaling Prediction、Parameter-Efficient Learning (...
# Run inference output_ids = model.generate( input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, generation_config=generation_config, ) response = tokenizer.decode(output_ids, **decode_kwargs) return response Likelihood #Demo -- model_call方式计算loglikelihood ...