等 Attention Cache vAttention KV PagedAttention 优化 计算和 LLM 推理的
最近，SGLang惹起了宽泛关注，发生了许多，SGLang吊打vLLM和TRT，LLM，的舆论，不得不说，SGLang确实是一项十分杰出的上班，与此同时，vLLM的性能疑问和TRT，LLM的易用性疑问也广受诟病，但是在实践运行中，咱们依然须......
等 LLM KV 的最新上班 Cache 6 PyramidInfer 和 MiniCache 种优化
一、背景在LLM推理中，经常会驳回KVCache来缓存之前Token的两边结果，以清楚缩小重复计算，从而降落自回归生成中的提前，但是，KVCache的大小与序列长度成正比，在解决长序列时会面临极大的应战，尤其许多模型开局允许几百K甚至几M的......
HybridLLM 混合模型 推理老本的新思绪 LLM RouterLLM 等优化
一、背景本文中咱们继续引见一种LLM推理优化相关的上班，经过路由的模式组合多个模型；其与投机采样相似，经过多个不同规模和性能的模型组合来降本增效，但是又有实质的区别，投机采样在一个Query内会重复调用大小模型，而路由模式在调用之前曾经确定......
大言语模型成果越好 Agent数量越多 数量即力气！腾讯揭秘
来自腾讯的钻研者们做了一个对于agent的scalingproperty，可拓展性，的上班，发现，经过便捷的采样投票，大言语模型，LLM，的性能，会随着实例化agent数量的参与而增强，其第一次性在宽泛的场景下验证了该现象的普遍性，与其余复......
为什么最新的LLM经常使用混合专家 MoE 架构
本文具体引见了混合专家，MoE，架构，该架构经过混合或融合不同的，专家，模型共同处置特定的疑问，专业化的必要性医院有很多具备不同专长的专家和医生，他们长于处置各自畛域内的医疗难题，外科医生、心脏病专家、儿科医生等各类专家严密协作，为患者提供......
聊一聊生成式视角下的实体对齐
引言基于常识图谱嵌入的方法在实体对齐畛域取得了渺小成功，本文以生成模型的视角从新解构了目前实体对齐方法的范式，展现了其与生成模型间的相似之处，并从切实上提醒了现有的基于生成反抗网络的方法的局限性，经过引入新的互变分自编码器，Mutual，V......
个 怎么在 #AIGC翻新先锋者征文大赛# H100 上训练模型 GPU 10k
，本文正在介入AI.x社区AIGC翻新先锋者征文大赛，https，www.，aigc，2223.html作者，SoumithChintala编译，岳扬我的朋友FrancoisFleuret提出了上述疑问，我迅速总结了一些在大......