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很高兴和大家分享HuggingFace的一项新功能:KV缓存量化，它能够把你的语言模型的速度提升到一个新水平。太长不看版:KV缓存量化可在最小化对生成质量的影响的条件下，减少LLM在长文本生成场景下的内存使用量，从而在内存效率和生成速度之间提供可定制的权衡。你是否曾尝试过

在处理长序列时，Transformers面临着注意力分散和噪音增加等挑战。随着序列长度的增长，每个词元必须与更多词元竞争注意力得分，这会导致注意力分数被稀释。这种稀释可能导致不那么集中和相关的上下文表示，特别是影响彼此距离较远的词元。并且较长的序列更有可能包含不相关或不太相关的

这是4月发表的论文《Better&FasterLargeLanguageModelsviaMulti-tokenPrediction》，作者们提出了一种创新的多词元预测方法，该方法在提高大型语言模型（LLMs）的样本效率和推理速度方面展示了显著优势。本文将对该论文进行详细的推荐和分析，探讨其理论贡献、实验设计以及对未来研

引言近来，随着BigCode的StarCoder以及MetaAI的CodeLlama等诸多先进模型的发布，代码生成模型变得炙手可热。同时，业界也涌现出了大量的致力于优化大语言模型(LLM)的运行速度及易用性的工作。我们很高兴能够分享我们在英特尔至强CPU上优化LLM的最新结果，本文我们主要关

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