提升大语言模型推理速度

要点:1、PagedAttention注意力算法通过采用类似虚拟内存和分页技术，可有效管理LLM推理中的关键值缓存内存。2、vLLM服务系统几乎零浪费关键值缓存内存，内部和请求之间灵活共享缓存，大大提升吞吐量。3、配备PagedAttention的vLLM相比HuggingFaceTransformers提升了24倍吞吐量，无需改变模型架构，重新定义了LLM服务的最佳水准。

Meta公司最新发布了LayerSkip，这是一款端到端的解决方案，专门设计用于提升大型语言模型（LLM）的推理速度。这一技术在不同规模的Llama模型上经过了广泛的训练实验，并在多个任务上展现了显著的性能提升。LayerSkip的主要成就包括:CNN/DM文档摘要任务:在这一任务上，LayerSkip将推理速度提升了2.16倍，显著提高了文档处理的效率。