闪存:加速AI模型而不牺牲记忆

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闪光的定义

闪烁 是一种优化技术,允许 减少变压器模型的消耗记忆, 尽管 加速长文本序列的处理

为什么闪烁至关重要?

  • 减少LLMS计算时间 通过避免不必要的内存访问。
  • 允许您使用更长的序列 没有记忆消耗的爆炸。
  • 加速生成和语言理解任务

具体的例子

🔹 GPT-4涡轮增压 使用 受吹气启发的优化 更快地回答。
🔹 骆驼3 应该集成 闪烁2 优化长序列的处理。

优势和挑战

好处 挑战
🚀减少推理时间 ❗在某些模型中的集成复杂性
🔋减少内存消耗 ⚙️仅与某些架构兼容
🏗️允许您处理长序列 🔄仍处于行业的采用阶段

闪光的未来

将来集成到未来的LLM中。

针对需要长上下文的模型的优化。

对话助手的加速。

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