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Parallel Prompting让多问题大模型推理提速

这项新方法在每个解码步骤中只读取一次共享文档,在Nvidia GPU上最多可将查询速度提升6倍。

简讯作者: Oossa 发布日期: 1 分钟阅读

研究人员Zekun Zhao及其团队推出了Parallel Prompting,可一次性回答有关同一篇长文本的多个问题。它将每个问题作为单个请求中的独立流处理,因此模型每一步只需读取一次文档。该技术只需几十行代码即可集成到SGLang系统中,并在CodeLlama‑7B上实现显著提速。在Nvidia A100 GPU上,速度提升3.7 倍;在RTX A6000上,相比标准SGLang配置,速度约提升6 倍。

为什么重要

开发者和数据标注团队可以更快地处理针对每份文档的多个查询,从而降低GPU成本。

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