基于内存高效算法的 LLM Token 优化：一个有效降低 API 成本的技术方案
在使用 OpenAI、Claude、Gemini 等大语言模型 API 构建对话系统时，开发者普遍面临成本不断上升的挑战。无论是基于检索增强生成（RAG）的应用还是独立的对话系统，这些系统都需要维护对话历史以确保上下文的连贯性，类似于 ChatGPT 对历史对话的记忆机制。 这种历史记忆机制虽然提升了对话质量，但同时导致了 Token 消耗的指数级增长。本文提出一种内存高效算法，通过智能化的内存....
TurboAttention：基于多项式近似和渐进式量化的高效注意力机制优化方案，降低LLM计算成本70%
随着大型语言模型(LLMs)在AI应用领域持续发展，其计算成本也呈现显著上升趋势。数据分析表明，GPT-4的运行成本约为700美元/小时，2023年各企业在LLM推理方面的总支出超过50亿美元。这一挑战的核心在于注意力机制——该机制作为模型处理和关联信息的计算核心，同时也构成了主要的性能瓶颈。 TurboAttention提出了一种全新的LLM信息处理方法。该方法通过一系列优化手段替代了传统的二....
有哪些方法可以降低 LLM 的计算成本？
要降低大型语言模型（LLM）的计算成本，可以从多个方面入手，包括模型设计优化、硬件资源的有效利用、算法改进和使用适当的工具与技术。以下是一些常见的方法，逐一详述： 1. 模型压缩与剪枝 模型压缩与剪枝是减少模型计算需求的有效方法。模型压缩主要包括量化和蒸馏技术。 量化：量化是将模型中的参数从浮点数&...
RouteLLM：高效LLM路由框架，可以动态选择优化成本与响应质量的平衡
该论文提出了一个新的框架，用于在强模型和弱模型之间进行查询路由选择。通过学习用户偏好数据，预测强模型获胜的概率，并根据成本阈值来决定使用哪种模型处理查询 。该研究主要应用于大规模语言模型（LLMs）的实际部署中，通过智能路由在保证响应质量的前提下显著降低成本。 通过创新的路由框架和算法，有效地在强模型和弱模型之间进行查询路由选择，大幅度降低了成本，同时保持了响应质量。 图是dalle生成...
使用Tokeniser估算GPT和LLM服务的查询成本
大语言模型（如GPT）中的"tokens"是指模型用来处理和理解文本的基本单位。令牌是语言模型处理文本时的基本单位，可以是单词、子词（subwords）、字符或者其他更小的文本单元。所以我们在计算令牌时不能简单的将单词按照空格分隔，而将一段文本分解成令牌的过程称为"tokenization"，这是预处理文本的重要步骤。 大语言模型中一般都会使用子词作为令牌，这对于处理词汇表中未见过的单词很有帮.....
无需人工标注，自生成指令框架打破ChatGPT等LLM的成本瓶颈
当前，大型语言模型的性能已经达到了很高的水平，除了进一步挖掘其潜力，我们还应该关注到模型背后的人工标注成本。ChatGPT 是今年年底 AI 圈的新晋顶流，人们惊叹于它强大的问答语言能力和掌握的编程知识。但越是强大的模型，其背后的技术要求也就越高。ChatGPT 是在 GPT 3.5 系列模型的基础上，引入「人工标注数据 + 强化学习」（RLHF）来不断微调预训练语言模型，旨在让大型语言模型（L....
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