KV 缓存:深度解析大型语言模型推理的内存挑战
大型语言模型(LLM)的推理过程通常需要大量的计算资源,特别是自注意力机制的计算量会随着序列长度的平方增长。为 … 阅读更多
大型语言模型(LLM)的推理过程通常需要大量的计算资源,特别是自注意力机制的计算量会随着序列长度的平方增长。为 … 阅读更多
近年来,大型语言模型(LLM)在各个领域取得了显著的进步,但其在处理长序列数据方面仍然存在挑战。传统的 Tra … 阅读更多
在之前的文章中,我们介绍了 KV 缓存,这是一种常见的 LLM 推理过程优化方法,它可以使(自)注意力机制的计 … 阅读更多
随着模型参数规模的快速增长,部署大型生成模型变得越来越具有挑战性,因为它们通常需要大量的GPU内存和计算资源。 … 阅读更多
大型语言模型(LLM)已经成为自然语言处理领域的宠儿,它们在各种任务中展现出卓越的性能。然而,巨大的计算量和内 … 阅读更多
大型语言模型(LLM)究竟能学到什么?这个问题看似简单,却暗藏玄机。从本质上来说,语言模型是定义在字符串上的概 … 阅读更多
引言 大型语言模型究竟能学到什么?这是一个不断被研究的问题。语言模型(LM)本质上是分布在字符串上的概率分布。 … 阅读更多
大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了巨大成功,但其高昂的计算成本和庞大的内存需求也成为了限制其应用的 … 阅读更多
作为一名资深的coder,我经常需要使用各种各样的编程语言和工具来完成工作。其中,Groovy 语言凭借其简洁 … 阅读更多
在信息爆炸的时代,如何从海量信息中找到我们真正需要的内容,成为了一个重要问题。JStarCraft RNS 应 … 阅读更多