Nemotron-Flash:迈向延迟最优的混合小型语言模型 / Nemotron-Flash: Towards Latency-Optimal Hybrid Small Language Models
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种名为Nemotron-Flash的新型混合小型语言模型,它通过优化模型深度与宽度的比例、选择高效的运算模块以及改进训练方法,在保证精度的同时,显著降低了模型在实际设备上的运行延迟并提高了处理速度。
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Nemotron-Flash:迈向延迟最优的混合小型语言模型 / Nemotron-Flash: Towards Latency-Optimal Hybrid Small Language Models
这篇论文提出了一种名为Nemotron-Flash的新型混合小型语言模型,它通过优化模型深度与宽度的比例、选择高效的运算模块以及改进训练方法,在保证精度的同时,显著降低了模型在实际设备上的运行延迟并提高了处理速度。
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LiteStage:面向多阶段推理的延迟感知层跳过方法 / LiteStage: Latency-aware Layer Skipping for Multi-stage Reasoning
这篇论文提出了一种名为LiteStage的智能加速方法,通过动态跳过语言模型的部分计算层和提前终止冗余输出生成,在保证推理准确性的同时显著提升了多阶段问题解答的速度。
镜像推测解码:打破大语言模型推理中的串行瓶颈 / Mirror Speculative Decoding: Breaking the Serial Barrier in LLM Inference
本文提出了一种名为镜像推测解码的新算法,通过并行异构计算和多令牌推测流技术,在大幅降低大语言模型推理延迟的同时保持高准确率,实现了比现有方法更优的加速效果。