Text Generation Inference(TGI)是 HuggingFace 推出的一个项目,作为支持 HuggingFace Inference API和 Hugging Chat 上的LLM 推理的工具,旨在支持大型语言模型的优化推理。 image.png 主要特性 支持张量并行推理 支持传入请求 Continuous batching 以提高总吞吐量 使用flash-attention 和 Paged Attention 在主流的模型架构上...
通用性强：普通大模型能够处理多种类型的任务，如自然语言回答、文章撰写、翻译、摘要、常识问答等。直接生成答案：与推理大模型不同，普通大模型在回答问题时通常不会显式地展示推理过程，而是直接给出答案。响应速度快：由于不需要进行复杂的推理过程，普通大模型的响应速度通常更快，适合需要实时性或高并发的场景。...
Transformer模型：大模型推理的核心是Transformer模型，它通过自注意力机制（Self-Attention）来捕捉文本中的上下文信息，实现对文本的深入理解和推理。Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，其中编码器负责将输入文本转换为向量表示，解码器则根据编码器的输出生成目标文本。二、基本原理 输入处理...
而就在OpenAI发布o3消息的前一天，即当地时间12月19日，谷歌也发布了首个通用推理模型Gemini 2.0 Flash Thinking 。该模型的核心亮点在于能够明确展现自己的思考过程，这与传统AI模型直接给出答案的方式不同，Gemini 2.0 Flash Thinking通过模拟人类逐步推理的步骤，让用户清晰地看到AI的“思考”过程，使互动体验更丰...
LLM和LLM 推理的技术如雨后春笋发展, 现在业界尚不存在各方面都远超其同类产品的推理框架. 针对不同需求和应用场景,不同推理框架优势不一样. 有些推理不仅仅只提供引擎的功能(Engine)、也提供http/rpc api的接口,比如Text Generation Inference。 同时仅仅依靠推理引擎功能,离一个完整大模型应用开发平台还有一段距离...
此现象在数学推理任务中的具体形式是：即给定一个数学问题，语言模型擅于用正向推理解答问题但缺乏逆向推理解决问题的能力。逆向推理在数学问题中十分常见，如下 2 个例子。1. 经典问题 - 鸡兔同笼 正向推理：笼子里有 23 只鸡和 12 只兔，问笼子里有多少个头和多少只脚？逆向推理：有若干只鸡兔同在一个笼子...
1、什么是大模型和推理大模型？2、药企使用大模型的几种模式。在第一期，我们将先为大家科普大模型和推理大模型。下一期，我们将结合当前的形势分析大模型和大模型算法在药企落地的思路。什么是大模型？简单来说就是基于大数据进行训练，具有非常大参数量和复杂结构的深度学习模型。大数据指的通常是能收集到的大量自然...
Llama.cpp，C++推理引擎翘楚，专为Apple Silicon量身打造，高效运行Llama2模型。GPU与CPU双优化，为您的推理任务提供卓越性能，引领业界潮流。优势显著：超越Python性能，支持在普通硬件上运行如Llama 7B等大型模型，提供多语言绑定构建AI应用，并凭借Llama.cpp高效执行推理，为您的AI项目提供强大支持。缺点：模型支持有限...
说起大模型的推理方法,最先被想到的是Chain of Thoughts[1](下文简称CoT):大模型先一步步地推理,然后再给出答案。 原始的CoT之后,模型的推理过程是一个单向的链条,如下图所示。 由于CoT的过程是autoregressive的(即从前往后,逐词生成),因此原始的CoT有一个内在缺陷:若中间某个reasoning step出现错误,则会出现错...