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BATON: Enhancing Batch-wise Inference Efficiency for Large Language Models via Dynamic Re-batching
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了BATON方法，通过动态调整批处理，提高大型语言模型的推理效率，解决了不同查询的计算挑战。实验结果表明，BATON在查询处理速度上比Orca方案提升了1.75倍。
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关键要点
- BATON方法通过动态调整批处理，提高大型语言模型的推理效率。
- 该方法解决了在处理不同查询时的计算挑战。
- BATON在不增加资源消耗的情况下，减少了空闲计算。
- 实验结果显示，BATON的查询处理速度比Orca方案提升了1.75倍。
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