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...
[13]: Blog post — Flash-Decoding for long-context inference (Dao et al., 2023) 【语言大模型推理最高加速11倍】SiliconLLM是由硅基流动开发的高效、易用、可扩展的LLM推理加速引擎,旨在为用户提供开箱即用的推理加速能力,显著降低大模型部署成本,加速生成式AI产品落地。(技术合作、交流请添加微信:SiliconFl...
[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...
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...
MInference: Accelerating Pre-filling for Long-context LLMs via Dynamic Sparse Attention 17 5 月, 2024 MInference 1.0 leverages the dynamic sparse nature of LLMs' attention, which exhibits some static patterns, to speed up the pre-filling for long-c...
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，...
LLMs之RAG:《Inference Scaling for Long-Context Retrieval Augmented Generation长上下文检索增强生成的推理扩展》翻译与解读 导读:这篇论文的核心主题是长文本检索增强生成 (RAG) 的推理规模扩展。论文针对现有 RAG 方法在处理长文本上下文时存在的效率和有效性问题,提出了一种新的推理规模扩展策略,并构建了一个计算分...
Long-Context下LLM模型架构全面介绍 缓存架构模型内存LLM 随着ChatGPT的快速发展,基于Transformer的大型语言模型(LLM)为人工通用智能(AGI)铺平了一条革命性的道路,并已应用于知识库、人机界面和动态代理等不同领域。然而,存在一个普遍的限制:当前许多LLM受资源限制,主要是在较短的文本上进行预训练,使它们对现实世界中...
《Advancing Transformer Architecture in Long-Context Large Language Models: A Comprehensive Survey》：...
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 ...