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2025-03-04 talkingdev

FlexPrefill推出动态稀疏注意力机制,提升LLM长序列处理效率

近日,FlexPrefill技术通过动态调整稀疏注意力模式和计算预算,显著提升了大型语言模型(LLM)的推理效率。该技术通过查询感知模式确定和累积注意力索引选择,优化了长序列处理的速度和准确性。FlexPrefill的核心在...

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2025-02-24 talkingdev

OmniServe框架开源,助力大规模LLM高效部署

近日,OmniServe发布了一个全新的统一框架,旨在优化大规模LLM(大语言模型)的部署效率。该框架结合了低比特量化和稀疏注意力机制等创新技术,显著提升了模型推理速度并降低了成本。通过低比特量化,OmniServe能够...

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2025-02-24 talkingdev

Triton实现Naive Sparse Attention,助力高效长上下文注意力算法

近日,DeepSeek NSA论文因其可扩展且高效的长上下文注意力算法引发了广泛关注。然而,该论文并未提供相关代码。为此,一项基于Triton的实现应运而生,该实现可无缝集成到任何PyTorch代码库中。Triton作为一种高效的G...

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2024-05-28 talkingdev

Llama 3-V: 用价值500美元和100倍小的模型匹配GPT4-V

近日,计算机科学家们推出了一款名为Llama 3-V的新型人工智能模型,其与GPT4-V性能相当,但模型大小只有GPT4-V的1/100。与GPT4-V的高昂价格相比,Llama 3-V仅需500美元即可获得。这款新型模型可以应用于自然语言处理...

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