检索授权的语言模型(RALM)将大型语言模型(LLM)与矢量数据库结合在一起,以检索文本生成期间的上下文知识。这种策略即使使用较小的模型也有助于产生令人印象深刻的发电质量,从而通过数量级来调查计算需求。为了有效而灵活地为Ralms提供服务,我们提出了Chameleon,这是一种杂项加速器系统,将LLM和矢量搜索加速器集成在分解的体系结构中。异质性在推理和检索方面有效地提供了有效的服务,而分类允许独立缩放LLM和向量搜索加速器来满足各种RALM要求。我们的变色龙原型在FPGAS上实现了向量搜索加速器,并将LLM推理分配给GPU,并用CPU作为群集坐标。与混合CPU-GPU架构相比,在各种RALMS上进行了评估,延迟降低2.16倍,吞吐量的延迟3.18倍。有希望的结果为采用异质加速器的方式铺平了道路,不仅是LLM推断,而且还可以在未来的RALM系统中进行矢量搜索。
摘要:最近已经认识到,由于研究人员的兴趣,材料和纺织品的增长正在连续发展。颜色变化技术最近在许多产品和材料中反映了,由于市场内颜色变化的需求增加。其中一些要求可能因受益而有所不同,而有些要求则是表达创造力的目的。通过各种方法实现了改变颜色的技术,其中一种是铬材料。这样的材料既是光色素和热色素着色剂。他们是市场上良好的着色剂。光致质着色剂具有在暴露于阳光的情况下改变色彩的能力,而热色素着色剂在暴露于热量时会改变颜色。由于其潜力,这些类型的着色剂已成为研究的主要重点。它们已用于各种应用中,例如医疗热量表,塑料带温度计,食物包装等。在过去的几年中,此类着色剂在纺织品上的应用大大提高了,这将使潜力通过此类产品丰富市场。本文重点介绍了光致变色和热色素的色素,这些色素被应用于织物上,然后在设计中应用它们。设计的灵感来自变色龙,因为铬材料的另一个术语是“变色龙”材料。耐用性和舒适实验在将其应用于执行的设计上之前,在铬织物上进行了执行,目的是区分应应用的区域。