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预打包：大语言模型快速预填和增加吞吐量的简单方法
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了提升语言模型效能的几种新方法，包括BatchPrompt、Prompt Cache和Prompt Injection。BatchPrompt通过批量推理降低时间和代币成本，Prompt Cache在长提示中显著提高推理速度，而Prompt Injection则通过将提示注入模型参数中来提升特定任务的性能。实验结果表明，这些方法在保持准确性的同时，有效加速推理并降低成本。
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关键要点
- BatchPrompt是一种新的提示策略，通过Self-reflection-guided Early Stopping减少额外的token使用，增强语言模型效能。
- Prompt Cache方法通过重复使用注意力状态加快推理速度，显著减少延迟，尤其在基于文档的问答和推荐任务中表现突出。
- 批处理提示方法可以在批量中运行LLM推理，减少时间和代币成本，提高性能。
- LLMLingua是一种提示压缩方法，能够在高压缩率下维持语义完整性，有效加速模型推理并降低成本。
- Prompt Injection方法通过将提示注入模型参数中，提高特定任务的性能，操作效率比之前的方法高达280倍。
❓
延伸问答
BatchPrompt是什么，它如何提升语言模型的效能？
BatchPrompt是一种新的提示策略，通过Self-reflection-guided Early Stopping减少额外的token使用，从而增强语言模型的效能。
Prompt Cache方法是如何加快推理速度的？
Prompt Cache通过重复使用注意力状态，加快推理速度，显著减少延迟，尤其在基于文档的问答和推荐任务中表现突出。
LLMLingua方法的主要优势是什么？
LLMLingua是一种提示压缩方法，能够在高压缩率下维持语义完整性，有效加速模型推理并降低成本。
Prompt Injection方法如何提高特定任务的性能？
Prompt Injection通过将提示注入模型参数中，替代在输入中添加固定提示的方法，从而提高特定任务的性能，效率可高达280倍。
这些新方法在实验中表现如何？
实验结果表明，这些方法在保持准确性的同时，有效加速推理并降低成本，尤其在多个大型语言模型上表现突出。
这些方法对语言模型的应用有哪些潜在影响？
这些方法可以显著提升语言模型的推理效率和性能，降低使用成本，推动更广泛的应用场景。
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