139_剪枝优化：稀疏模型压缩 - 分析结构化剪枝的独特速度提升与LLM部署加速实践
引言 随着大语言模型(LLM)规模的不断增长，模型参数量已从最初的数亿扩展到数千亿甚至万亿级别。这种规模的模型在推理过程中面临着巨大的计算和内存挑战，即使在最先进的硬件上也难以高效部署。剪枝优化作为一种有效的模型压缩技术，通过移除冗余或不重要的参数，在保持模型性能的同时显著减少计算资源需求。 结构化剪枝作为剪枝技术的一个重要分支...
LLM调用链分析
为LLM（Large Language Model）应用安装Python探针后，调用链分析功能将会对大模型应用的调用链信息进行分析，您可以在调用链分析页面查看大模型调用链中不同类型的Span耗时、以及Span的关联信息，例如Input、Output、Token消耗等。
分析过688篇大模型论文，这篇论文综述了LLM的当前挑战和应
LLM 面临哪些挑战又有哪些应用？系统性的综述论文来了。从毫无存在感到无人不谈，大型语言模型（LLM）的江湖地位在这几年发生了巨变。这个领域的发展令人目不暇接，但也正因如此，人们难以了解还有什么难题有待解决以及哪些领域已有成熟应用。为了帮助机器学习研究者更快理解 LLM 领域的当前现状并提升他们的生产力，来自伦敦大学学院等多家机构的研究团队不畏繁琐，系统性地总结了 LLM 领域的艰难挑战和成功应....
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