种优化 MiniCache PyramidInfer LLM 和 的最新上班 6 Cache 等 KV
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......
数据高效和计算高效全都要！中科大& 微信等提出多模态大言语模型EE
论文链接，https，arxiv.org，pdf，2408.11795亮点直击在多模态钻研畛域，许多钻研应用少量图文对启动模态对齐学习，将大型言语模型，LLMs，转变为多模态LLMs，并在各种视觉言语义务中体现杰出，现有的方法关键分为两类，......
MoE 为什么最新的LLM经常使用混合专家 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......
大模型参数量都是7B 13B和65B等面前的要素是什么
不知道大家有没有留意到如今大模型百花齐放，然而模型参数大小却十分分歧，基本都是7B，13B，65B等，那么，为什么被设计成这么大呢，网络上有很多解释，笔者联合自己的了解，分享其中或者的要素，最间接的就是历史传承，由于最后OpenAI在就是这......
一个意想不到的罪魁祸首 LLM的数数才干有多弱
大模型畛域的开展突飞猛进，每天都有许多幽默的论文值得深化品读，上方是本期感觉比拟无心思的论文，1、LLM的数数才干有多弱，一个意想不到的罪魁祸首2、专家模型的潜在隐患，用户提醒被窃取的面前1、LLM的数数才干有多弱，一个意想不到的罪魁祸首你......
优化 Attention LLM PagedAttention 推理的 计算和 Cache vAttention KV 等
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......
泛化实验保姆级教程 对比 缺点诊断论文实验怎样设计 消融
前言本文基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据和西北大学轴承数据，启动极速傅里叶变换，FFT，和变分模态合成VMD的数据预解决，最后经过Python成功基于2D，SWinTransformer，1D，CNN，SENet并行的特色融合模型对缺......
即插即用
1模型翻新点引见1.1期间编码输入消息编码参考Informer论文，咱们把源码和数据集制造启动了提升，繁难任何带有期间特色列的数据集启动输入消息的编码，Informer在原始向量上不止参与了Transformer架构必备的PositionE......
超强！一区间接写！基于SSA Informer
1模型翻新点引见1.1时序特色捕捉与建模经常使用Informer的编码器层来捕捉长缺点信号时序依赖特色1.2概率稠密留意力机制，ProbSparseSelf，attention，概率稠密自留意力是Informer模型中引入的一种稠密自留意力......