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TriForce

层级推测解码实现长序列生成的高效无损加速

TriForce长序列生成推理加速深度学习无损加速Github开源项目

TriForce是一种新型长序列生成加速技术，无需额外训练即可使用。通过层级推测解码方法，该技术在保持生成质量的同时大幅提高速度。TriForce支持多种长上下文Llama模型，提供片上和卸载运行模式以适应不同硬件。在A100和RTX 4090等GPU上，TriForce展现出优异性能，为大型语言模型的高效部署开辟新途径。

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KVQuant通过精确的低精度量化技术显著提升长上下文长度推理的效率。其创新包括每通道的RoPE前关键量化和非均匀量化，以应对不同LLM中缓存的KV值模式。KVQuant支持在单个A100-80GB GPU上进行LLaMA-7B模型的1M上下文长度推理，甚至在8-GPU系统上支持长达10M上下文长度，从而减少推理过程中KV缓存的内存瓶颈，并通过并行topK支持和注意力感知量化等多项改进提升推理性能。
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LongForm项目开发了一种反向指令方法，利用多样化语料库创建指令数据集。该项目发布了LongForm-C数据集和多个预训练模型，在长文本生成任务中展现出优异性能。研究表明，LongForm模型不仅提升了自然语言生成能力，还在语言理解任务中取得了显著进展。尽管如此，该模型在结构化预测任务和幻觉问题方面仍存在一定局限性。项目采用MIT许可证，并严格遵守相关数据和模型的使用限制。
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AI模型GithubMEGABYTEPytorchTransformer开源项目深度学习
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