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框架的示意图。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索与查询相关的块。目前的键值缓存由全局标记、查询标记、查询相关块和局部标记组成。它们共同形成一个新的上下文窗
LLM,“Large Language Model”(大型语言模型),它是一种非常强大的人工智能模型,特别擅长处理和生成自然语言文本;为什么叫它是LLM,因为它通过深度学习技术,经过海量文本数据训练而成;有着非常庞大的数据库,它优越的自然语言处理能力NLP,能够理解并生成像人类一样连贯、复杂的语言表达。今天就让我们一起面向LLM编程,一起揭秘AIGC。 OPENAI 在去年的时候,外国突