简介:

加速长上下文大型语言模型的预填充处理

功能:

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。

需求人群:

"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。"

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