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#低精度量化
KVQuant入门指南 - 突破1000万上下文长度的大规模语言模型推理技术
2 个月前
KVQuant是一种创新的KV缓存量化方法,能够实现大规模语言模型的超长上下文推理,显著提升模型性能和效率。本文汇总了KVQuant的核心概念、相关资源和学习材料,帮助读者快速入门这项前沿技术。
KVQuant
LLaMA-7B
长上下文长度推断
低精度量化
大模型
Github
开源项目
2 个月前
KVQuant:突破10百万上下文长度的大语言模型推理技术
2 个月前
KVQuant是一种创新的KV缓存量化方法,通过多项技术创新实现了高精度的低比特量化,使得大语言模型能够高效处理超长上下文,为自然语言处理领域带来重大突破。
KVQuant
LLaMA-7B
长上下文长度推断
低精度量化
大模型
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
KVQuant
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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