最近和很多创业的朋友们聊LLM推理芯片,尤其long context场景。 基于自己一个芯片人对LLM推理的理解,写点long context LLM与推理芯片,也算是帮自己与大家梳理一下思路。 1. LLM推理开始卷long context size "Context length",也被称为"sequence length",是大型语言模型(LLM)在推理过程中能够存储的完整句子(Sentence...
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...
根据各阶段不同的提升LLM的长上下文能力方法,可分类为5大类,如图1(b)所示: 高效注意力:这些方法专注于实现高效的注意力机制,减少计算需求,甚至实现线性复杂度。 长期记忆:一些方法旨在设计显式记忆机制,以补偿LLM中高效和有效的长期记忆的缺乏。 外推PEs:通过改进现有位置编码方案的外推特性来增强LLM的长度泛化能力。
2️⃣长期记忆:一些方法旨在设计显式记忆机制,以补偿LLM中高效和有效的长期记忆的缺乏。 3️⃣外推PEs:通过改进现有位置编码方案的外推特性来增强LLM的长度泛化能力。 4️⃣上下文处理:这些方法通过引入多个调用开销来确保每次调用中馈送到LLM的输入始终满足最大长度要求,并打破上下文窗口限制。 5️⃣其他...
LLMs之Long-Context :《Training-Free Long-Context Scaling of Large Language Models大型语言模型中无训练法实现长上下文扩展》翻译与解读 导读:这是一篇关于无需训练即可扩展大语言模型(LLMs)上下文窗口的研究。 背景痛点:现有大型语言模型在处理长上下文时性能会显著下降,超出预训练长度后会快速退化。通过对模型进行...
大模型的上下文(Context)支持越来越长的背景下,让通用的大模型遵循指令来保障长文本输出的长度,依然是一个挑战。来自智谱的LongWriter-GLM4-9B模型(https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/LongWriter-glm4-9b),就是希望针对超长输出(10000+ words)场景,训练一个能胜任该任务的模型,该工作可以参考论文:https:...
Paper tables with annotated results for Ada-LEval: Evaluating long-context LLMs with length-adaptable benchmarks
Figure 1: While long-context LLMs (LC) surpass RAG in long-context understanding, RAG is significantly more cost-efficient. Our approach, SELF-ROUTE, com-bining RAG and LC, achieves comparable performance to LC at a much lower cost.图1:虽然长上下文LLMs(LC)在长上下文理解方面超越了RAG,但RAG...
Trending: LG AI Research Releases EXAONE 3.5: Three Open-Source Bilingual Frontier AI-level Models Delivering Unmatched Instruction Following and Long Context Understanding for Global Leadership in Generative AI Excellence... However, unt...
Squeezed Attention: Accelerating Long Context Length LLM Inference Squeezed Attention is a method to accelerate attention for long input prompts where a large portion of the input prompt is fixed across successive user queries. Many LLM applications require processing long input prompts for tasks such ...