hongyangzh(@_akhaliq)：与SGLang共同宣布推出EAGLE-3：在LLM推理加速方面创造了新的记录！- 比基准模型（vanilla）提升了5倍（在HF上）- 比EAGLE-2提升了1.4倍（在HF上）- 在LLama 3.1 8B上单个H100实现了约400 TPS的记录（在SGLang上）- 即使对于大批量数据（bs=64），延迟也提升了1.65倍（在SGLang上）- 一种新的扩展规律：更多的训练数据，更好的加速效果- Apache 2.0

AK(@_akhaliq)的推文是关于语言模型推理加速方面的重大进展的转发。重点亮点是与SGLang合作推出的EAGLE-3，据称创下了新的性能记录。据称，EAGLE-3在Hugging Face（HF）上比标准版本快五倍，HF是一个流行的机器学习模型平台。这一进展可能会引起从事机器学习、人工智能和自然语言处理的人的极大兴趣，因为它承诺提高大型语言模型（LLMs）的效率。如果您对LLM推理速度的最新突破感兴趣，这篇内容可能值得一读。- EAGLE-3和SGLang宣布在LLM推理加速方面创造了新纪录。 - EAGLE-3在HF上比原始版本快5倍。 - EAGLE-3在LF上比原始版本快1倍。