# Parallel Prompting snabbar upp svar på flera frågor med LLM:er

> Den nya metoden läser ett gemensamt dokument en gång per avkodningssteg och kan korta svarstiden med upp till sex gånger på Nvidia-GPU:er.

Oossa · 2026-11-13 · https://oossa.com/sv/parallel-prompting-speeds-up-multi-question-llm-inference

Forskarna Zekun Zhao och hans team har presenterat Parallel Prompting, en metod för att besvara många frågor om samma långa text på en gång. Varje fråga hanteras som en separat ström i en och samma begäran, så modellen behöver bara läsa dokumentet en gång per steg. Tekniken har implementerats i systemet SGLang med några dussin rader kod och testats med CodeLlama‑7B, där den gav stora hastighetsvinster. På ett Nvidia A100-grafikkort är den 3.7 × snabbare och på ett RTX A6000 cirka 6 × snabbare än standardkonfigurationen av SGLang.

## Fakta

- 3.7 × snabbare på A100, 5.9‑6.0 × snabbare på RTX A6000
- Fungerar med 64‑256 frågor per dokument på 8k‑16k token

## Varför det spelar roll

Metoden gör att utvecklare och team som arbetar med datamärkning kan hantera många frågor per dokument betydligt snabbare och därmed sänka GPU-kostnaderna.

## Källor och referenser

1. [Read Once, Answer Many: Parallel Prompting for Shared-Context LLM Inference](https://arxiv.org/abs/2611.15130) – arXiv, 2026-11-13

Senast uppdaterad: 2026-11-13