EAGLE
大模型推理效率无损提升3倍,滑铁卢大学、北京大学等机构发布EAGLE
大语言模型(LLM)被越来越多应用于各种领域。然而,它们的文本生成过程既昂贵又缓慢。这种低效率归因于自回归解码的运算规则:每个词(token)的生成都需要进行一次前向传播,需要访问数十亿至数千亿参数的 LLM。这导致传统自回归解码的速度较慢。近日,滑铁卢大学、加拿大向量研究院、北京大学等机构联合发布 EAGLE,旨在提升大语言模型的推理速度,同时保证模型输出文本的分布一致。这种方法外推 LLM 的第二顶层特征向量,能够显著提升生成效率。技术报告:(支持商用 Apache 2.0): 具有以下特点:比普通自回归解码(
12/14/2023 2:26:00 PM
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