LLM 推理系列:深入解析 KV 缓存
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
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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
近年来,变形金刚(Transformers)凭借其强大的能力,在自然语言处理领域取得了巨大成功,成为深度学习的 … 阅读更多
循环神经网络(RNN)长期以来一直是建模时序数据的经典架构,但它们在训练长序列时却臭名昭著地难以训练。这是因为 … 阅读更多
近年来,大型语言模型(LLM)在各个领域都取得了显著的成就,其应用范围涵盖聊天机器人、文本到图像/视频合成、代 … 阅读更多