KV cache复用与投机采样问题之优化投机采样中的采样流程如何解决
问题一:能不能描述下投机采样的设计思路及其在RTP-LLM中的实现方式? 能不能描述下投机采样的设计思路及其在RTP-LLM中的实现方式? 参考回答: 投机采样的设计思路基于两点认知:部分token生成难度低,可以用小模型生成;在小批次情况下,大模型的前向推理时间主要受加载模型权重影响。在RTP-LLM中,我们基于论文思路使用大小模型进行了投机采样的实...
【大模型】描述与 LLM 相关的个人项目或感兴趣的领域
个人项目和感兴趣的领域 自然语言处理领域 自然语言处理(NLP)是与LLM密切相关的一个领域,也是我个人感兴趣的领域之一。在这个领域,我可以利用LLM技术来解决各种语言理解和生成的问题,如文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译等。我可以开展一些个人项目,比如构建一个智能对话系统,用于自然语言交互...

【大模型】描述一些评估 LLM 性能的技术
评估LLM性能的技术 在评估大语言模型(LLM)的性能时,需要使用一系列的评估指标和技术来衡量模型的表现。这些评估技术包括传统的语言模型评估指标,以及针对特定任务和应用场景设计的评估方法。下面我们将详细分析一些评估LLM性能的技术。 困惑度(Perplexity) 困惑度是评估语言模型性能的一种常用指标,用于衡量模型对输入序列的预测能力。困惑度越低表示模型对输入序列的预测越准确,模型的性能...

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