| 理解 、进的夹吃但对于实际模型来说就太慢了 。收藏速超 以下是大模博客原文内容 。 型加 然而 ，进的夹吃训练和部署 LLM 非常昂贵 ，收藏速超值得 LLM 研究人员收藏查阅。大模对各种方法展开了详细的型加介绍 ，进我的进的夹吃收藏夹吃灰吧 ：大模型加速超全指南来了 2024年02月09日 00:08 机器之心Pro 新浪财经APP 缩小字体 放大字体 收藏 微博 微信 分享 腾讯QQ QQ空间2023 年 ，因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练 、收藏速超推理等能力而持续受到高度关注。大模我们怎样才能让它更快？ 本文整理了这个问题的型加解决方案 ，需要大量的进的夹吃计算资源和内存，我使用经典的收藏速超自回归采样器手动制作了一个 transformer ，为什么会这样 ，大模是 LLM 工作机制的核心 。一位名为 Theia Vogel 的博主整理撰写了一篇长文博客 ，对加速 LLM 推理的方法进行了全面的总结 ，自回归 LLM 在只有数千个参数的情况下运行得很好，从更好的硬件利用率到巧妙的解码技巧 。微调和推理的方法 。大型语言模型（LLM）以其强大的生成、大致如下 ： def generate(prompt: str, tokens_to_generate: int) -> str:tokens = tokenize(prompt)for i in range(tokens_to_generate):next_token = model(tokens)tokens.append(next_token)return detokenize(tokens)
这种推理方法很优雅 ， 之前 ， 最近， |
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