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Quest

长文本LLM推理的查询感知稀疏化框架

Quest是一个创新的长文本LLM推理框架,通过在KV缓存中应用查询感知稀疏化技术,显著减少了注意力计算中的内存移动。该框架跟踪缓存页面的Key值范围,并利用Query向量评估页面重要性,仅加载最关键的KV缓存页面。实验表明,Quest可将自注意力计算速度提升至7.03倍,推理延迟降低2.23倍,同时在长依赖任务中保持高精度。

Qmedia - 专为内容创作者设计的开源AI搜索引擎
AI内容搜索GithubQMedia内容创作者多模态搜索引擎开源项目本地部署
QMedia是一个开源的多媒体AI搜索引擎,专为处理和整合文本、图片及短视频内容而设计。此搜索引擎支持本地部署,便于在保护隐私的同时进行有效的内容搜索和问答处理。
Llama-2-7B-Chat-AWQ - 高效4位量化提升AI对话性能
GithubHuggingfaceLlama 2Meta低比特量化对话生成开源项目文本生成模型
AWQ是一种高效的4位量化方法,在多用户环境中的并发推理中表现出色。它通过降低模型计算需求,实现小型GPU的部署,从而节省成本。AWQ支持vLLM服务器,尽管总体吞吐量低于未量化模型,但在有限硬件环境中提高了推理效率,例如70B模型可在48GB显存的GPU上运行。AWQ适合如Llama 2 7B Chat的对话优化模型,为AI助手应用提供成本效益高的解决方案。
speculative-decoding - 推测解码技术,优化大型语言模型推理速度
GithubSpeculative Decoding大语言模型开源项目性能优化推理加速自然语言处理
该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现,旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略,包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时,项目致力于优化批处理推测解码,以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果,并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。
splade - 优化查询和文档检索的SPLADE稀疏模型
BEIR基准GithubSPLADE信息检索开源项目模型训练
SPLADE项目使用BERT的MLM头和稀疏正则化来学习查询和文档的稀疏扩展,优化了检索性能。项目包含训练、索引和检索的代码,并支持在BEIR基准测试中评估。最新版本通过硬负样本采样、蒸馏和改进的预训练语言模型初始化,显著提升了检索效果。此外,SPLADE的稀疏表示优化了倒排索引的使用,提供了显式词汇匹配和可解释性等优点。经过优化的训练和正则化,SPLADE在域内外测试中表现优异,延迟性能与BM25相当。
primeqa - PrimeQA:多语言问答系统的开源研究和开发平台
GithubPrimeQA信息检索多语言问答开源项目机器阅读理解问题生成
PrimeQA是一个开源平台,帮助研究人员和开发人员训练先进的问答模型。用户可以在PrimeQA上复制NLP会议中的实验,下载预训练模型并应用于自定义数据。该平台支持信息检索、多语言阅读理解、问题生成及检索增强的生成技术。PrimeQA在多个排行榜中名列前茅,整合Transformers工具包以提供强大的问答功能,满足领先的研究和开发需求。
MindSearch - 开源AI搜索引擎框架,支持深度知识探索
AI搜索引擎GithubMindSearch人类偏好开源框架开源项目知识发现
MindSearch是一个开源的AI搜索引擎框架,支持Perplexity.ai Pro性能。用户可以使用GPT、Claude等闭源LLM或InternLM2.5-7b-chat等开源LLM,轻松部署类似Perplexity.ai风格的搜索引擎。MindSearch能够解决各种问题,通过浏览数百个网页提供深入的知识,并优化用户界面体验。它通过动态图构建过程,将用户查询分解为多个子问题,逐步扩展搜索图,显著提高响应的深度、广度和准确性。
KIVI - 高效2比特KV缓存量化算法提升大型语言模型性能
GithubKIVIKV缓存量化LLM内存优化开源项目推理加速
KIVI是一种创新的2比特KV缓存量化算法,无需模型微调即可优化大型语言模型的内存使用。该算法对键缓存按通道、值缓存按令牌进行量化,适用于Llama-2、Falcon和Mistral等模型。KIVI在保持模型质量的同时,将峰值内存使用降低2.6倍,批处理大小提升4倍,推理吞吐量增加2.35至3.47倍。其硬件友好设计有效缓解了大型语言模型推理中的速度和内存瓶颈问题。
liqe - 轻量高效的类Lucene查询语言解析和搜索工具
GithubJSON文档Liqe开源项目搜索引擎查询语言解析器
Liqe是一个轻量高效的类Lucene查询语言(LQL)工具,提供了强大的解析、序列化和搜索功能。它支持复杂查询语法,包括关键词匹配、数值比较、范围搜索、通配符匹配和布尔运算。Liqe能够解析查询、序列化结果,并对JSON文档执行搜索。作为JavaScript生态中较为完整的类Lucene实现,Liqe为命令行和Web应用提供了灵活的高级搜索能力。
Knowledge-QA-LLM - 开源本地知识库智能问答系统
GithubKnowledge QA LLM大语言模型开源项目本地知识库模块化设计问答系统
Knowledge-QA-LLM是一个开源的本地知识库智能问答系统,基于大语言模型构建。系统采用模块化设计,支持多种常见文档格式,易于部署和扩展。项目独立于lanchain库,组件可灵活替换,代码结构清晰。除大语言模型接口外,其他部分支持CPU运行,适用于各种规模的应用场景。
Llama3-ChatQA-1.5-8B - 强化对话问答和检索增强生成的高性能AI模型
GithubHuggingfaceLlama3-ChatQA-1.5人工智能开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统
基于Llama-3开发的大语言模型,专注于优化对话式问答和检索增强生成能力。模型提供8B和70B两个版本,采用改进的训练方案,增强了表格理解和算术计算能力。在ChatRAG Bench评测中,模型在多个数据集上表现优异,尤其擅长处理上下文对话和文档检索。支持完整文档输入和分块检索两种使用方式,适用于多种对话问答场景。
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