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原標題：吞吐量提升5倍，聯合設計后端系統和前端語言的LLM接口來了
關鍵字：緩存,報告,張量,系統,基數
文章來源：機器之心
內容字數：5919字

內容摘要：

機器之心報道
機器之心編輯部大型語言模型 (LLM) 越來越多地用于需要多個鏈式生成調用、高級 prompt 技術、控制流以及與外部環境交互的復雜任務。然而，用于編程和執行這些應用程序的現有高效系統存在著明顯的缺陷。
現在，開源社區的研究者們面向 LLM 提出了一種結構化生成語言（Structured Generation Language）——SGLang。SGLang 能夠增強與 LLM 的交互，通過聯合設計后端運行時系統和前端語言，使 LLM 更快、更可控。機器學習領域知名學者、CMU 助理教授陳天奇還轉發了這項研究。總的來說，SGLang 的貢獻主要包括：
在后端，研究團隊提出了 RadixAttention，這是一種跨多個 LLM 生成調用的 KV 緩存（KV cache）復用技術，自動且高效。
在前端，研究團隊開發了一種嵌入 Python 的、靈活的域指定（domain-specific）語言來控制生成過程。該語言可以在解釋器模式或編譯器模式下執行。
后端前端組件協同工作，可提高復雜 LLM 程序的執行和編程效率。
該研究使用 SGLang 實現了常見的 LLM 工作負載，

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文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺