大语言模型效率翻倍：一站式优化指南

笔者：Sienna审核：Los导读：大型语言模型（LLM）在众多语言处理任务中展现出了卓越的能力，但其部署过程所需的计算强度与内存消耗却成为了服务效率提升的难题。据业内估算，单个LLM请求的处理成本竟高达传统关键字查询的10倍之多。面对如此高昂的成本，我们亟需提升LLM服务系统的吞吐量，降低每次请求的成本，从以更高效地满足用户需求。©️【深蓝AI】编译Self-attention机制作为Transformer架构的基石，赋予模型灵活权衡输入数据中不同部分重要性的能力。在Transformer的每一层，都存在着一个不可或缺的部分——前馈网络（FFN），它能够极大地提升计算强度，为模型提供更强的处理能力。当self-attention机制与FFN相结合时，基于Transformer的大型语言模型（LLM）便能够精准捕捉语言的广泛语境和微妙差异，从而展现出卓越的语言处理能力。然而，这种 ………………………………