Sep, 2024
发现早期层中的宝藏：通过减少1000倍输入令牌加速长上下文LLM
Discovering the Gems in Early Layers: Accelerating Long-Context LLMs
with 1000x Input Token Reduction
TL;DR该研究针对大型语言模型（LLM）在处理长上下文输入时资源消耗和延迟增加的问题，提出了一种新方法，以加速推理并减少GPU内存使用。通过利用LLM早期层筛选相关令牌，研究开发了GemFilter算法，实现了比现有技术显著的速度提升（2.4倍）和30%的内存使用减少，具有广泛的适用性和可解释性。