การเร่งความเร็วการอนุมาน
-
ArcFlow: เทคโนโลยีโฟลว์แบบไม่เชิงเส้นเร่งการอนุมาน 40 เท่า สร้างผลงานใน 2 ขั้นตอนเทียบเท่ารูปวาดต้นฉบับ
ArcFlow: เทคโนโลยีโฟลว์แบบไม่เชิงเส้นเร่งความเร็วการอนุมานได้ 40 เท่า สร้างภาพคุณภาพสูงเทียบเท่าภาพต้นฉบับใน 2 ขั้นตอน ในวงการสร้างภาพ แบบจำลองแพร่กระจาย (Diffusion Model) มักต้องใ…
-
เฟรมเวิร์ก RAM ของ Tsinghua: โมเดลขนาดใหญ่เรียนรู้การอ่านแบบละเอียดและแบบคร่าวๆ แบบมนุษย์ บรรลุความเร็วในการให้เหตุผลเพิ่มขึ้น 12 เท่าและประสิทธิภาพเพิ่มเป็นสองเท่า
ทีม RAM ผู้เขียน QbitAI | บัญชี WeChat QbitAI ทำให้โมเดลใหญ่อ่านได้เหมือนมนุษย์! บรรลุการก้าวกระโดดทั้งด้านประสิทธิภาพและประสิทธิภาพผ่านการอ่านแบบละเอียดและอ่านแบบคร่าวๆ ในสถานการณ…
-
อัปเกรดสถาปัตยกรรมอัลกอริทึม Huawei MindScale: Agent อุตสาหกรรมบรรลุการวิวัฒนาการเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติและคำสั่งอัตโนมัติ, การเพิ่มประสิทธิภาพ KV Cache เพิ่มประสิทธิภาพ 5.7 เท่า
อัปเกรดสถาปัตยกรรมอัลกอริทึม Huawei MindScale: เอเจนต์อุตสาหกรรมบรรลุการวิวัฒนาการด้วยตนเองของเวิร์กโฟลว์และระบบอัตโนมัติของพรอมต์ พร้อมการเพิ่มประสิทธิภาพ KV Cache ที่เพิ่มประสิทธ…
-
Qualcomm QuoKA: ไม่ต้องฝึกฝน ไม่ขึ้นกับฮาร์ดแวร์ ลด KV 88% เร่งการอนุมาน 5 เท่า ปฏิวัติประสิทธิภาพการเติมล่วงหน้าของ LLM
คำสำคัญ: แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่, ความสนใจแบบเบาบาง, การเติมล่วงหน้าแบบแบ่งกลุ่ม, การเลือก KV, การเร่งการอนุมาน ไม่ต้องฝึกฝน ไม่ต้องพึ่งฮาร์ดแวร์เฉพาะ ใช้คู่ KV เพียง 12% ก็ได้ผลลัพธ์…
-
ก้าวข้ามข้อจำกัดของ GPU: สถาปัตยกรรม d-PLENA NPU เร่งความเร็วการสุ่มตัวอย่างโมเดลแพร่กระจายขนาดใหญ่ได้ 2.53 เท่า
คำสำคัญ: dLLMs, NPU, การปรับปรุงการสุ่มตัวอย่าง, d-PLENA, GEMM โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบแพร่กระจาย (dLLM) เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ผสมผสานคุณลักษณะการกำจัดสัญญาณรบกวนแบบวนซ้ำของโมเดลแพร่…
