LLMs 在现实应用中的计算成本主要由服务成本所主导，但是传统的批处理策略存在低效性。在这篇文章中，我们将告诉你，为什么 Continuous Batching 连续批处理成为了解决这一问题的新方法，而不再把 LLMs 视为“黑匣子”。这个...
LLM的火爆之后，英伟达(NVIDIA)也发布了其相关的推理加速引擎TensorRT-LLM。TensorRT是nvidia家的一款高性能深度学习推理SDK。此SDK包含深度学习推理优化器和运行环境,可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。而Te...
目前，业界一般认为基于大模型的应用集中在两个方向上：RAG 和 Agent，无论哪一种应用，设计、实现和优化能够充分利用大模型(LLM)潜力的应用都需要大量的努力和专业知识。随着开发人员开始创建日益复杂的LLM应用程序，开发流程...
为了保持论文中原汁原味的语义信息，保留相关原文，没有刻意翻译成中文，避免造成误解。
PromptScript 文档：https://framework.unitmesh.cc/prompt-script
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虽说预训练语言模型可以在零样本（zero-shot）设置下，对新任务实现非常好的泛化性能，但在现实应用时，往往还需要针对特定用例对模型进行微调。
如今，GPT-4、PaLM等巨型神经网络模型横空出世，已经展现出惊人的少样本学习能力。
自大型语言模型（LLM）出现以来，它们便在各种自然语言任务上取得了显著的效果。不过，大型语言模型需要海量的计算资源来训练。因此，业界对构建同样强大的中型规模模型越来越感兴趣，出现了 LLaMA、MPT 和 Falcon，实现了高效的推...
该方法尤其造福于长上下文LLM，在64k长度的CodeLlama-34B上通过了验证。
