[LLM推理优化] 100+篇: 大模型推理各方向新发展整理
GiantPandaCV
共 1113字，需浏览 3分钟
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2024-05-30 20:10
0x01 前言
从事大模型推理的工作有段时间了，业余有空的时候也会关注一下LLM近期发展的方向，以及一些新的paper。说实话，这些论文没法一一看完，大部分都只是看了摘要和结论，了解一下相关的技术对自己当前所做的业务是否有助益。整理和归纳是自己长期以来的习惯，对于LLM推理的发展也是如此，虽然无法一一深入到所有细节，但至少让自己保持一下对业界发展的敏感度应该还是可以的。
0x02 目录
半年多时间，大概收录了100多篇LLM推理相关的论文（paper with codes），既包括了常用的Attention优化、权重量化、KV Cache优化等技术，也涵盖了一些新方向，比如Early Exit、Long Context/Prompt KV Cache优化、Parallel Decoding/Sampling等。
0x03 内容
整理的内容都放在了GitHub:
这里不打算重复粘贴了，感兴趣的欢迎来GitHub阅读。
0x04 总结
TIPS: 欢迎大家提交PR增加LLM推理最新动向~
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大模型LLM论文整理
LLMs 论文研读社作者：杨夕介绍：该仓库主要记录 LLMs 算法工程师相关的顶会论文研读笔记（多模态、PEFT、小样本QA问答、RAG、LMMs可解释性、Agents、CoT）LLMs 九层妖塔 地址：https://github.com/km1994/LLMsNineStoryDemonTowe
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