混合专家模型比你想象的更强大:基于RoE的超并行推理扩展

混合专家模型比你想象的更强大:基于RoE的超并行推理扩展

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内容提要

本文讨论了在NeurIPS 2024 ENLSP研讨会上接受的论文,提出通过混合专家模型、推测解码和提前退出策略来提升大型语言模型的计算效率,以优化资源利用。

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关键要点

  • 本文讨论了在NeurIPS 2024 ENLSP研讨会上接受的论文。
  • 大型语言模型(LLMs)通常使用固定的计算预算逐个生成输出,导致资源利用效率低下。
  • 为了解决这一问题,提出了混合专家模型、推测解码和提前退出策略。
  • 这些策略利用了计算需求可能变化的洞察,以优化资源利用。
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