LRMs

ReSET 方法提升 NVFP4 推理的准确性和速度

研究人员开发了 ReSET，这是一种在 NVFP4 低精度推理中使用时，提高大型推理模型 (LRM) 准确性和效率的新方法。ReSET 通过采用步感知温度缩放来解决量化引起的准确性下降问题，该缩放根据 token 和步级别的熵调整解码温度。此外，还引入了一个新的 CUDA 核心内核来加速低延迟的自回归解码，与现有方法相比实现了显著的加速。