《SwiftInfer大模型无限流式输入推理》电子书下载

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《SwiftInfer大模型无限流式输入推理》电子书下载：

这篇文章介绍了SwiftInfer大模型在无限流式输入推理方面的突破，特别是其打破多轮对话长度限制的能力，并详细阐述了StreamingLLM的背景、思路、优点以及SwiftInfer的实现和优势。

1. StreamingLLM的背景和动机
​​上下文长度问题​​：大语言模型在记忆上下文长度方面存在限制，影响了与用户的互动质量。
​​预训练限制​​：LLM在预训练期间只能在有限的注意力窗口内进行训练。
​​KV Cache机制的局限性​​：虽然KV Cache机制能节约计算时间，但在多轮对话中，缓存key和value会消耗大量内存，无法无限扩展上下文。
​​二次微调问题​​：二次微调后的模型难以泛化到比训练序列更长的文本，导致生成效果不佳。

2. StreamingLLM的核心思路
​​Attention Sink现象​​：通过观察注意力模块中Softmax的输出，发现文本最初的几个token总是分配到很多无用的注意力。这些token在滑动窗口机制中被踢出后，模型生成效果会迅速崩溃，但只要保留在窗口内，模型就能稳定生成高质量文本。
​​方法优势​​：StreamingLLM基于attention sink的注意力机制在计算复杂度和生成效果上优于密集注意力、窗口注意力和带重计算的滑动窗口注意力。

3. StreamingLLM的优点
​​高效推理​​：在不牺牲推理速度和生成效果的前提下，支持多轮对话总共400万个token的流式输入，推理速度提升22.2倍。

4. SwiftInfer的实现
​​动机​​：StreamingLLM的原生PyTorch实现在多轮对话推理场景中仍有优化空间，特别是在低成本、低延迟、高吞吐等方面。
​​实现方法​​：
将StreamingLLM方法与TensorRT推理优化结合，提升运行效率。
重新实现KV Cache机制和带有位置偏移的注意力模块。
​​工作原理​​：在滑动窗口注意力机制中，随着生成的token增加，缓存中会踢出中间的token，同时保持文本开始的几个token。计算注意力时需要重新注入位置信息。

5. SwiftInfer的优点
​​性能提升​​：原版StreamingLLM可实现超过400万个token的流式输入，推理速度提升22.2倍。SwiftInfer在此基础上进一步提升推理性能，带来额外的46%的推理吞吐速度提升。
​​最佳实践​​：SwiftInfer为大模型多轮对话推理提供了低成本、低延迟、高吞吐的最佳实践。

6. 致谢
​​相关研究​​：文章提到EFFICIENT STREAMING LANGUAGE MODELS WITH ATTENTION SINKS的研究论文，并引用了相关图表和数据。
SwiftInfer通过结合TensorRT优化，显著提升了StreamingLLM的性能，为大模型多轮对话推理提供了高效、低成本的解决方案。

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