更快的三元推理是可能的
讨论了在不使用定制硬件的情况下,通过优化算法和利用现有的CPU指令集(如AVX2),实现了三元模型(ternary models)的运行速度提升,具体达到了2倍的速度提升。
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讨论集中在如何通过调整上下文大小和使用系统提示来提高Llama3.1模型在对话中的注意力持久性。
讨论围绕在本地运行大型语言模型时,使用llama.cpp结合负载均衡器Paddler比Aphrodite更快的问题,涉及性能优化、量化技术和社区建议。
讨论围绕Llama 3.1 405B Q5_K_M模型在AMD Epyc 9374F上的实时性能展开,涉及tokens处理速度、硬件配置、推测性采样等多个技术细节和市场竞争。