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MInference 1.0
加速长上下文大型语言模型的预填充处理
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MInference 1.0 是一种稀疏计算方法,旨在加速长序列处理的预填充阶段。它通过识别长上下文注意力矩阵中的三种独特模式,实现了对长上下文大型语言模型(LLMs)的动态稀疏注意力方法,加速了1M token提示的预填充阶段,同时保持了LLMs的能力,尤其是检索能力。
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动态稀疏注意力方法,加速长上下文LLMs的预填充阶段,提升处理速度高达10倍。
将动态稀疏注意力分为三种模式:A-shape、Vertical-Slash和Block-Sparse,并设计了Kernel-Aware Sparse Pattern Search算法来寻找最优的头模式。
引入在线近似方法和优化的GPU内核,以最小的开销加速LLM推理。
提出最佳推理代码库,实现在单个A100上使用LLaMA风格模型进行1M token预填充推理。
在多个基准测试中评估MInference,包括InfiniteBench、RULER、PG-19和Needle in a Haystack,以评估LLMs的实际上下文处理能力。
通过微基准测试展示了所提出的三种注意力模式的性能,以及FlashAttention的对比。
在不同模型和方法上测试了MInference,包括在Needle in a Haystack任务中对不同上下文窗口和提示中关键信息位置的性能评估。
MInference 1.0 适用于需要处理大量数据和长上下文信息的研究人员和开发者,特别是在自然语言处理和机器学习领域。它通过优化计算资源的使用,使得大型语言模型能够更快地处理和生成文本,适合于需要高效文本生成和检索能力的应用场景。
在问答(QA)任务中,MInference 1.0 能够快速检索并生成准确的答案。
在编程任务中,MInference 1.0 可以辅助开发者快速编写和理解代码。
在多跳问答(multi-hop QA)任务中,MInference 1.0 能够处理复杂的上下文信息,提供连贯的答案。
步骤一:访问MInference 1.0的在线演示或下载代码。
步骤二:根据文档说明,配置所需的环境和依赖。
步骤三:加载你的长上下文数据或模型。
步骤四:使用MInference 1.0的API或命令行工具,对数据进行预填充处理。
步骤五:运行优化后的推理过程,观察处理速度和结果质量。
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