简介:

首个融合区块扩散和专家混合技术的高效推理语言模型

功能:

采用区块扩散技术,将输入按块分组,通过空间扩散和跨块注意力机制,显著提升处理速度,实现快速推理。

引入专家混合(MoE)技术,配置32到64个专家,每次选择2个专家进行处理,灵活适应不同任务需求。

支持131,072 tokens的超大上下文窗口,结合RoPE优化和分层缓存技术,增强模型的记忆能力和长文本处理能力。

通过动态早停、BF16混合精度以及ZeRO分片等技术优化推理过程,实现多GPU的高效扩展,提升模型的吞吐量。

在性能测试中表现出色,吞吐量达到2,800 tokens/s,上下文长度为131,072 tokens,平均迭代步数在12到25之间。

需求人群:

"ChatDLM适合需要高效语言处理能力的开发者、研究人员以及企业用户。其强大的推理速度和超大上下文支持使其能够处理复杂的文档级生成任务和实时对话场景,特别适用于需要快速响应和高精度处理的编程辅助、智能客服、内容创作等领域。"

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