多轮对话推理速度晋升46%,开源方案打破LLM多轮对话的长度限制
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,可以或许在不牺牲推理速度和生成成效的前提下,可实行多轮对话总共 400 万个 token 的流式输入,22.2 倍的推理速度晋升。但 StreamingLLM 使用原生 PyTorch 实行,对于多轮对话推理场景落地应用的低成本、低延迟、高吞吐等需求仍有…- 23
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