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Delta Tokenizer 显著加速 LLM 提示处理

研究人员开发了一个名为 Delta Tokenizer 的新基于 CPU 的分词系统,旨在显著加速大型语言模型长提示的处理。该系统仅对会话中连续请求之间的更改进行分词,而不是每次都重新对整个提示进行分词。对于非常长的提示,它采用跨多个 CPU 核心的段并行处理来加速编码。Delta Tokenizer 已证明在分词时间上大幅缩短,在代理会话中将首次标记时间 (TTFT) 提高了高达 9.5 倍,并将大型文本的编码速度提高了 8 倍以上。 AI

影响 通过优化提示处理来加速 LLM 推理,可能降低处理长对话或文档的应用程序的延迟和计算成本。

排序理由 该项目描述了 arXiv 论文中提出的一种新颖技术方法,用于提高 LLM 推理效率。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Zhenyu Zhang, Zhichao Cao ·

    Delta Tokenizer:会话增量的参考一致分词与用于多核CPU长提示的段并行

    arXiv:2610.19801v1 Announce Type: new Abstract: An agent that drives an LLM sends the model the same conversation again and again, and each turn adds only a little text at the end. Inference engines reuse the KV cache of the shared prefix, so only the new tokens pass through the …