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标题: 快速LLaMA：面向大型语言模型的查询感知推理加速 论文摘要翻译与评论 [打印本页]

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作者: 饭宝    时间: 2024-9-18 16:40
标题: 快速LLaMA：面向大型语言模型的查询感知推理加速 论文摘要翻译与评论
论文摘要翻译与评论

论文标题：

QuickLLaMA: Query-aware Inference Acceleration for Large Language Models
提出的框架

我们Q-LLM框架的表示图。来自记忆上下文的输入被分割成记忆块，通过查询感知的上下文查找来搜刮与查询相干的块。目前的键值缓存由全局标记、查询标记、查询相干块和局部标记组成。它们共同形成一个新的上下文窗口，并与当前标记一起被输入到LLM中。
摘要翻译：

大型语言模型（LLMs）在明白和推理长文本上下文方面的本领是各范畴进步的关键。然而，它们在辨认相干上下文和记忆搜刮方面仍存在困难。为了解决这个问题，我们引入了Query-aware Inference for LLMs（Q-LLM）体系，该体系旨在像人类认知一样处理广泛的序列。通过专注于与给定查询相干的记忆数据，Q-LLM能够在固定窗口巨细内准确捕捉相干信息，并为查询提供精确答案。它不需要额外的训练，可以无缝集成到任何LLMs中。使用LLaMA3（QuickLLaMA），Q-LLM可以在30秒内阅读《哈利·波特》并准确回答相干问题。在公认的基准测试中，Q-LLM在LLaMA3上的性能提高了7.17%，在Mistral上的性能提高了3.26%，在无限基准测试中提高了7.0%，并在LLaMA3上实现了100%的准确率。我们的代码可以在https://github.com/dvlab-research/Q-LLM找到。
重要方法：

• 体系设计：
  

• Q-LLM体系接纳Query-aware Context Lookup策略，只选择与查询相干的记忆数据，从而过滤掉无关的干扰。
  
• 该体系无需额外训练，可以与任何LLMs无缝集成。
  

• 性能评估：
  

• 使用LLaMA3-8B-inst和Mistral-7B-inst-v0.2作为基础模型，举行一系列基准测试，包罗Longbench、∞-Bench和Needle-in-a-Haystack Benchmark。
  
• 结果表现Q-LLM在处理极长序列时显着优于当前的最新技能。
  

重要贡献：

• Q-LLM体系的提出：
  

• 该体系利用查询感知的上下文查找策略，显着提高了长序列处理和推理的服从。
  

• 无需额外训练的体系集成：
  

• Q-LLM无需额外训练即可与现有的大型语言模型集成，使其具有广泛的应用潜力。
  

• 显着的性能提拔：
  

• 在多个基准测试中，Q-LLM展示了在处理长序列任务中的优越性能，尤其是在查询相干的推理任务中。
  

创新性：

• 查询感知上下文查找：
  

• 模拟人类认知的处理方式，通过查询感知的上下文查找策略，专注于与查询相干的信息，提高了模型的服从和准确性。
  

• 长序列处理：
  

• Q-LLM能够在固定窗口巨细内处理长达1024K tokens的序列，这是目前许多模型所不能及的。
  

方法的长强点和弱点：

• 上风：
  
  
  
  • 无需额外训练即可集成，低落了体系部署的复杂性。
    
  • 在多项基准测试中表现精彩，尤其是在处理长序列任务中。
    
  • 查询感知的上下文查找策略提高了模型的查询回答准确性。
    
  
  
• 弱点：
  
  
  
  • 依赖于固定窗口巨细，可能在处理高度复杂的上下文时存在信息丢失的风险。
    
  • 对于非常嘈杂的上下文，尽管有过滤机制，仍可能受到干扰，影响准确性。
    
  
  

通过以上分析，Q-LLM展示了在大型语言模型处理长序列任务中的巨大潜力，特别是在无需额外训练的情况下实现了显着的性能提拔。然而，未来的研究需要继续优化其处理复杂上下文的本领，以确保在更广泛的应用场景中能够有用应用。
论文下载地点

链接：https://pan.quark.cn/s/012ff035720d
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