近年来，基于 Transformer 架构的大型语言模型（LLMs）取得了显著进展，诸如 Gemini-Pro1.5、Claude-3、GPT-4和 Llama-3.1等新模型能够处理成百上千的token。然而，这些扩展的上下文长度带来了实际应用中的一些重大挑战。随着序列长度的增加，解码延迟上升，内存限制也成为了一个严重的瓶颈。KV 缓存在推理过程中储存上下文信息，随着上下文长度的增加，缓存的大小也呈比例增长，这导致内存饱和，严重影响了处理长输入序列的效率，因此迫切需要优化解决方案。虽然市场上存在一些无训练的方

随着开源 AI 框架的快速发展，开发者们在部署 AI 模型时获得了前所未有的灵活性。Portkey AI Gateway 作为一款开源项目，旨在简化 AI 模型的编排，提供统一的 API 接口，助力开发者轻松整合多种 AI 模型。除了支持大型语言模型（LLMs），Portkey 还涵盖了视觉、音频(文本转语音和语音转文本)、图像生成等多模态生成 AI 模型。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyPortkey AI Gateway 的设计初衷在于解决开发者在集成和管理多个 LLM 提供商时面临的诸多挑战，包括供应商锁定、不同模型性能

近年来，大型语言模型（LLMs）在各个领域的应用日益广泛，从内容创作到编程辅助，再到搜索引擎优化，无不展现出其强大的能力。然而，在生物医学研究中，这些模型的应用仍面临着透明度、可重复性和定制化等方面的挑战。针对这一问题，海德堡大学与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）联合提出了一个开源 Python 框架 ——BioChatter，旨在帮助生物医学研究人员更轻松地使用 LLMs。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyBioChatter 的设计理念是简化技术复杂性，让研究人员能够专注