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LLM 推理优化探微 (1) :Transformer 解码器的推理过程详解

编者按:随着 LLM 赋能越来越多需要实时决策和响应的应用场景,以及用户体验不佳、成本过高、资源受限等问题的出现,大模型高效推理已成为一个重要的研究课题。为此,Baihai IDP 推出 Pierre Lienhart 的系列文章,从多个维度全面剖析 Transformer 大语言模型的推理过程,以期帮助读者对这个技术难点建立系统的理解,并在实践中做出正确的模型服务部署决策。 本文是该系列文章的第一篇,作者的核心观点是:透彻理解 Transformer 解码器的推理过程,是实现大语言模型高性能服务的基础。 作者通过解析文本生成的流程,明确了启动阶段和生成阶段的概念,并指出了键值缓存在其中起到的关键作用,为后续优化方法做好了理论铺垫。 作者 | Pierre Lienhart 编译|岳扬 🚢🚢🚢欢迎小伙伴们加入AI技术软件及技术交流群,追踪前沿热点,共探技术难题~ 01 Introduction 在本系列博文中,我将带领各位读者深入探讨 LLM 推理的各方面知识以及实践中可能面临的挑战。本系列博文所说的 LLM 推理是指使用仅包含解码器的 Transformer 模型生成词元(to...

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