《LLMs推理性能面》电子书下载

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《LLMs推理性能面》电子书下载：

这篇文章详细介绍了大型语言模型（LLMs）的推理性能，包括文本生成过程、推理速度的衡量方法、推理时延的评估方法以及推理过程中存在的挑战。

研究背景
1.​​背景介绍:​​ 这篇文章旨在探讨大型语言模型（LLMs）的推理性能，特别是文本生成过程中的关键步骤和性能指标。
​​2.研究内容:​​ 文章主要介绍了LLMs的文本生成过程、如何准确衡量模型的推理速度、如何评估整体推理时延以及LLMs推理过程中存在的挑战。
​​3.文献综述:​​ 该问题的相关工作主要集中在模型推理速度的优化和推理时延的评估方法上，但具体的细节和实际应用中的挑战仍需进一步探讨。

核心内容
1.​​LLMs的文本生成过程​​：
​​预填充（prefill）阶段​​：以并行方式处理输入提示中的词元。
​​解码（decoding）阶段​​：文本以自回归的方式逐个生成“词元”。每个生成的词元都会被添加到输入中，并被重新喂入模型，以生成下一个词元。当LLM输出了特殊的停止词元或满足用户定义的条件时，生成过程就会停止。

2.​​如何准确衡量模型的推理速度​​：
​​首个词元生成时间（TTFT）​​：用户输入查询后，模型生成第一个输出所需的时间。
​​单个输出词元的生成时间（TPOT）​​：为每个查询系统的用户生成一个输出词元所需的时间。
​​时延​​：模型为用户生成完整响应所需的总时间，计算公式为：时延 = TTFT + TPOT * 待生成的词元数。
​​吞吐量​​：推理服务器在所有用户和请求中每秒可生成的输出词元数。
​​目标​​：以最短的时间生成首个词元、达到最高吞吐量以及在最短的时间内生成输出词元。

3.​​如果对整体推理时延有具体目标，有哪些有效的启发式方法来评估模型​​：
​​输出长度决定了整体响应时延​​：对于平均时延，通常只需将预期/最大的输出词元长度与模型的每个输出词元的整体平均时间相乘。
​​输入长度对性能来说影响不大，但对硬件要求至关重要​​：在MPT模型中，添加512个输入词元增加的时延要少于生成8个额外输出词元的时延。然而，支持长输入的需求可能使模型难以部署。
​​整体时延与模型大小呈次线性关系​​：在相同的硬件上，较大的模型速度较慢，但速度比不一定与参数数量比相匹配。例如，MPT-30B的时延约为MPT-7B时延的2.5倍，LLaMA2-70B的时延约为LLaMA2-13B时延的2倍。

这篇论文详细介绍了LLMs的推理性能，涵盖了从文本生成过程到推理速度的衡量方法，再到推理时延的评估方法和推理过程中存在的挑战。文章强调了在实际应用中，需要在吞吐量和每个输出词元的生成时间之间找到平衡，以满足不同场景的需求。

这篇论文为理解和优化LLMs的推理性能提供了全面的指导，具有重要的理论和实践意义。

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