
400万token上下文、推理再加速46%!最新开源方案升级MIT成果,推理成本再降低
400万token上下文、推理再加速46%!最新开源方案升级MIT成果,推理成本再降低22倍加速还不够,再来提升46%,而且方法直接开源!这就是开源社区改进MIT爆火项目StreamingLLM的最新成果。
来自主题: AI资讯
7223 点击 2024-01-08 14:44
22倍加速还不够,再来提升46%,而且方法直接开源!这就是开源社区改进MIT爆火项目StreamingLLM的最新成果。
在大型语言模型(LLM)的世界中,处理多轮对话一直是一个挑战。前不久麻省理工 Guangxuan Xiao 等人推出的 StreamingLLM,能够在不牺牲推理速度和生成效果的前提下,可实现多轮对话总共 400 万个 token 的流式输入,22.2 倍的推理速度提升。
大模型推理再次跃升一个新台阶!最近,全新开源的国产SwiftInfer方案,不仅能让LLM处理无限流式输入,而且还将推理性能提升了46%。