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…- 27
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