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闪存式大模型：用非结构化稀疏性实现高效低成本的大型生成模型推理
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
大型语言模型的“闪存”：如何在内存有限的设备上高效运行？
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
语言模型能学什么？从学习概率正则语言的角度看
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
探索语言模型的易学性：从概率有限状态语言的学习视角
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
告别矩阵乘法：探索轻量级语言模型的新纪元
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
变形金刚竟是状态空间模型？揭秘高效序列模型的奥秘
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：消失和爆炸梯度并非全部故事
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
LLM 模型的福音：QJL 量化技术实现 KV 缓存零开销压缩
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