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使用 Amazon SageMaker AI 上的 Medusa-1 将 LLM 推理速度提高约 2 倍
研究人员开发了 Medusa，这是一个通过添加额外头来同时预测多个标记以加快 LLM 推理速度的框架。这篇文章演示了如何使用框架的第一个版本 Medusa-1 通过在 Amazon SageMaker AI 上对其进行微调来加速 LLM，并通过部署和简单的负载测试确认了加速效果。Medusa-1 在不牺牲模型质量的情况下实现了约两倍的推理加速，具体改进取决于模型大小和使用的数据。在这篇文章中，我们通过在样本数据集上观察到 1.8 倍的加速来证明其有效性。
来源:亚马逊云科技 _机器学习本博文由 Booking.com 的 Moran beladev、Manos Stergiadis 和 Ilya Gusev 共同撰写。
本博文由 Booking.com 的 Moran beladev、Manos Stergiadis 和 Ilya Gusev 共同撰写。大型语言模型 (LLM) 凭借其理解和生成类似人类文本的能力，彻底改变了自然语言处理领域。LLM 经过广泛、通用的数据集训练，涵盖广泛的主题和领域，利用其参数知识在多个业务用例中执行日益复杂和多功能的任务。此外，公司越来越多地投入资源通过少量学习和微调来定制 LLM，以优化其针对专门应用程序的性能。
大型语言模型然而，LLM 令人印象深刻的性能是以大量计算要求为代价的，这是由其大量参数和本质上是顺序的自回归解码过程驱动的。这种组合使得实现低延迟成为实时文本完成、同声传译或对话式语音助手等用例的挑战，因为亚秒级响应时间至关重要。
研究人员开发了 Medusa，这是一个通过添加额外头来同时预测多个标记以加快 LLM 推理的框架。本文演示了如何使用该框架的第一个版本 Medusa-1 通过在 Amazon SageMaker AI 上对其进行微调来加速 LLM，并通过部署和简单的负载测试确认了加速。Medusa-1 在不牺牲模型质量的情况下实现了约两倍的推理加速，具体改进取决于模型大小和使用的数据。在本文中，我们通过在样本数据集上观察到 1.8 倍的加速来证明其有效性。
Medusa Amazon SageMaker AI