Quest

长文本LLM推理的查询感知稀疏化框架

长上下文LLM推理稀疏性 KV缓存注意力机制 Quest Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

OmniQuant - 简便高效的大型语言模型量化技术

GithubLLaMAOmniQuant大语言模型开源项目量化高效QAT

OmniQuant是一种高效的量化技术，支持多种大型语言模型（LLM）的权重和激活量化，包括LLaMa和OPT等。其实现了4位及更低精度的权重量化，并通过MLC-LLM优化在多种硬件设备上的推理性能和内存占用。此外，项目还支持Mixtral和Falcon模型的压缩应用，大幅降低内存需求，提高运行效率。

ScienceQA - 多模态推理与思维链技术在科学问题回答中的创新应用

GithubScienceQA人工智能多模态推理大语言模型开源项目科学问答

ScienceQA项目结合多模态推理和思维链技术，开发了一个包含图像和文本的大规模科学问题数据集。通过利用GPT等先进语言模型，该项目在科学问题回答任务中实现了高达96%的准确率。ScienceQA已被多家机构采用，并在多个顶级学术会议上展示，展现了其在科学教育和人工智能领域的应用潜力。

neural-cherche - 专注于神经搜索模型微调和快速推理的工具库

BM25ColBERTGithubNeural-ChercheSparseEmbedSplade开源项目

Neural-Cherche 是一个专为微调和推理神经搜索模型（如 Splade、ColBERT 和 SparseEmbed）设计的库，兼容多种设备。通过该库，用户可以高效地进行模型微调，并在离线和在线环境中执行推理。此外，Neural-Cherche 提供多种检索器和排序器，支持保存嵌入以避免重复计算，适用于多种信息检索任务，并附有便捷的安装步骤和详细文档。

Llama-2-13B-chat-AWQ - 增强Transformer模型推理效率的AWQ量化技术

GithubHuggingfaceLlama 2Meta对话优化开源项目文本生成模型模型量化

Llama-2-13B-chat-AWQ项目利用AWQ低比特量化提高Transformer模型推理效率，支持4比特量化技术，相较于传统GPTQ方法，能更快速地实现多用户并发推理，降低硬件要求和部署成本。AWQ现已兼容vLLM平台进行高吞吐量推理，尽管总体吞吐量较未量化模型略有不如，但可通过较小的GPU实现高效部署，比如70B模型仅需一台48GB GPU即可运行。

chameleon-llm - 插件式组合推理框架增强LLMs功能

ChameleonGPT-4GithubLarge Language ModelsScienceQATabMWP开源项目

Chameleon框架集成了多种工具，如视觉模型、Web搜索引擎和Python函数，提升了大型语言模型（LLMs）的推理能力。基于GPT-4的自然语言规划，Chameleon能够精准推理工具的组合和执行顺序。在ScienceQA任务中，Chameleon的准确率为86.54%，领先当前模型11.37%；在TabMWP任务中，整体准确率达98.78%。其模块化设计和灵活工具调用机制使其适用于各种复杂任务。

Mooncake - 大语言模型服务架构采用KVCache分离设计

GithubKVCacheLLM服务Mooncake分离架构吞吐量开源项目

Mooncake是一种创新的大语言模型服务架构。它采用以KVCache为中心的分离设计，将预填充和解码集群分开，并充分利用GPU集群的闲置资源实现KVCache的分布式缓存。Mooncake的核心调度器在确保延迟服务水平目标的同时，最大化系统的有效吞吐量。通过实施预测性早期拒绝策略，该架构在高负载情况下表现优异，尤其适合长上下文场景。实验结果表明，在特定模拟环境中，Mooncake能够在满足服务水平目标的前提下，将系统吞吐量提升525%。

REST - 创新检索式推测解码加速大语言模型生成

GithubREST开源项目推测解码推理加速检索式生成语言模型

REST是一种创新检索式推测解码方法，利用数据存储检索草稿令牌以加速大语言模型生成。无需额外训练，可即插即用于现有语言模型。在HumanEval和MT-Bench测试中，REST展现显著速度提升，为提高大语言模型效率开辟新途径。

DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型多模态理解与复杂场景应用

DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型

DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型，为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等，并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模，支持基础和对话应用，可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证，为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。

multi-qa-distilbert-cos-v1 - 基于215M问答对训练的高性能语义搜索模型

GithubHuggingfacesentence-transformers多任务学习开源项目模型自然语言处理语义搜索问答系统

multi-qa-distilbert-cos-v1是一个基于sentence-transformers的语义搜索模型，能将文本映射到768维向量空间。该模型利用WikiAnswers、PAQ和Stack Exchange等多个数据集中的215M个问答对进行训练，可高效编码查询和文档并计算相似度。这使其成为实现准确语义搜索的理想选择，适用于各类信息检索任务。

RWKV-LM - 高性能并行化RNN，探索和应用RWKV模型

GithubRNNRWKVTransformer并行化开源项目性能

RWKV是一个高性能的并行化RNN，具有变换器级别的性能。该模型实现了快速的推理和训练速度，不依赖于传统的注意力机制，而是通过隐藏状态进行计算，优化了VRAM的使用，并支持处理无限长度的文本上下文。RWKV的这些特点使其在进行句子嵌入和处理复杂文本任务时显示出优越的能力。

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