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论文
Discovering the Gems in Early Layers: Accelerating Long-Context LLMs with 1000x Input Token Reduction
大型语言模型 (LLM) 在处理长上下文输入方面表现出了卓越的能力，但这是以增加计算资源和延迟为代价的。我们的研究为解决长上下文瓶颈引入了一种新方法，以加速 LLM 推理并减少 GPU 内存消耗。我们的研究表明，LLM 可以在生成查询答案之前识别早期层中的相关标记。利用这一见解，我们提出了一种算法，该算法使用 LLM 的早期层作为过滤器来选择和压缩输入标记，从而显著减少后续处理的上下文长度。与标准注意和 SnapKV/H2O 等现有技术相比，我们的方法 GemFilter 在速度和内存效率方面都有了显著的提升。值得注意的是，它实现了 2.4×。
https://www.arxiv.org/abs/2409.17422
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