RAMP技术通过自适应精度提升语言模型预填充效率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-12 04:00

研究人员开发了一种名为RAMP（Recurrent Adaptive Mixed Precision，循环自适应混合精度）的新技术，以提高循环深度语言模型在推理过程中的效率。RAMP策略性地将低精度计算应用于早期的循环精炼步骤，而将高精度保留用于后续阶段。这种方法可以减轻在循环架构中重复量化可能发生的数值误差累积。实验表明，RAMP在长达4K的上下文长度的预填充任务中保持了接近全精度的质量，同时在NVIDIA H100硬件上实现了高达1.16倍的速度提升。 AI

影响 RAMP为循环深度语言模型提供了降低推理成本的方法，有可能在需要长上下文处理的应用中实现更高效的模型部署和使用。

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报道来源 [1]

arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Ke Wan, Chen Chen · 2026-10-12 04:00

RAMP：用于循环深度语言模型高效预填充的循环自适应混合精度

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