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Comet: Accelerating Private Inference for Large Language Models by Predicting Activation Sparsity
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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
本研究提出了一种名为Comet的高效私密推理系统，旨在解决大型语言模型推理中的隐私泄露问题。Comet通过预测激活函数的稀疏性，避免零值计算，并采用低通信开销的缓存策略，从而显著提升推理速度和减少通信量。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为Comet的高效私密推理系统。
- Comet旨在解决大型语言模型推理中的隐私泄露问题。
- 通过预测激活函数输出的稀疏性分布，Comet能够有效避开零值计算。
- Comet采用低通信开销的缓存填充策略以提高性能。
- 在多个模型上，Comet实现了显著的速度提升和通信减少。
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