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  1. RESEARCH · CL_332652 ·

    新研究致力于LLM推理效率和可复现性

    近期研究论文探讨了优化大型语言模型(LLM)推理以提高效率和可复现性的方法。BlockLock引入了一种通过固定请求的数值路径来确保可复现LLM输出的技术,与现有方法相比,提高了延迟和吞吐量。StrataFlux通过使用主机RAM和SSD来增加精度,解决了量化精度下降的问题,在保持速度优势的同时恢复了精度。ACSeL通过自适应搜索最优配置(包括模型大小和量化)来满足内存和延迟预算,专注于硬件受限环境。LEAP通过在线调整长度预测来实现…