突破极限:高效扩展 Transformer 模型推理
大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了巨大成功,其参数规模不断攀升,突破了千亿甚至万亿级别。然而,这些 … 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,其参数规模不断攀升,突破了千亿甚至万亿级别。然而,这些 … 阅读更多
近年来,巨型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了显著进展,其参数规模已突破千亿甚至万亿大关。然而,这些模 … 阅读更多
在现代的深度学习领域,如何优化模型性能成为了一个热门话题。许多人会依赖于一些曾经有效的小技巧,比如“使用就地操 … 阅读更多
作为一名资深科技专栏作家,我接触过许多想要提升深度学习模型性能的用户。他们常常会采取一些“偏方”,比如使用“i … 阅读更多
大型语言模型(LLM)如 ChatGPT 和 Llama 近年来备受关注,但它们的运行成本依然高昂。即使生成单 … 阅读更多
你是否想要提升深度学习模型的性能?面对这个问题,很多人会习惯性地使用一些“秘诀”,比如“使用就地操作!将梯度设 … 阅读更多
在上一篇文章中,我们深入探讨了 KV 缓存优化。现在,我们将转向探索影响机器学习模型速度的不同性能瓶颈。本文中 … 阅读更多
近年来,多模态大语言模型(MLLMs)的出现彻底改变了多模态学习的格局。这些模型,例如LLaVA、MiniGP … 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