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....
LLM模型添加自定义Token代码示例：为Llama 3.2模型添加思考与回答标记
本文将介绍如何为大型语言模型(LLM)添加自定义token并进行训练，使模型能够有效地利用这些新增token。以Llama 3.2模型为基础，实现了类似DeepSeek R1中think和answer标记功能的扩展方法，通过监督微调使模型学习使用这些标记进行推理过程与答案输出的区分。![] 本文聚焦于如何通过监督微调和标记示例训练模型使用新token，这类似于DeepSeek在其主要训练迭代前的....
MoBA：LLM长文本救星！月之暗面开源新一代注意力机制：处理1000万token能快16倍，已在Kimi上进行验证
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！ AI 在线答疑 -> 智能检索历史文章和开源项目 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜：蚝油菜花 「你的LLM还在为长文本「爆内存」？Moonshot突破性方案：千万token推理速度提升16倍！」 大家好，...
在ASM中基于请求Header实现LLM Token限流
服务网格 ASM（Service Mesh）支持基于请求属性（如TCP属性、HTTP Header、路径、Host）和路由目标，限制指定客户端的LLM请求Token数。本文将演示如何通过LLM请求Header限制Token消耗量。若超过限额，Proxy将直接返回响应，请求不会被发送到外部。
MIT韩松团队长上下文LLM推理高效框架DuoAttention：单GPU实现330万Token上下文推理
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的部署和应用正变得日益广泛。然而，随着模型规模的扩大，尤其是在处理长上下文时，计算和内存需求也急剧增加。这一挑战在实际应用中尤为突出，因为长上下文的处理对于许多任务（如文档摘要、问答系统等）至关重要。为了解决这一问题，麻...
在LLM大语言模型如果是用阿里的服务的话 平均输入token在2000 需要购买什么配置呢？
在LLM大语言模型如果是用阿里的服务的话 平均输入token在2000 输出在200左右 需要购买什么配置呢？
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