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原標題：蘋果讓大模型學會偷懶：更快吐出第一個token，準確度還保住了
關鍵字：緩存,模型,階段,步驟,準確度
文章來源：機器之心
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內容摘要：

機器之心報道
機器之心編輯部偷懶才能更好地工作。Llama 3.1 剛剛發布，你是否已經嘗試了呢？就算你的個人計算機是最近的頂尖配置，運行其中最小的 8B 版本可能也依然會有明顯延遲。為了提升模型的推理效率，研究者想出了多種多樣的方法，但其中很多都會讓模型犧牲一些準確度。
近日，蘋果和 Meta AI 的一個研究團隊提出了一種新方法，可在保證準確度不明顯下降的同時，將 Llama 2 預填充階段的推理速度提升到原來的 2 倍以上，這或許能為 Llama 3.1 的加速提供一些啟發。他們把這種方法稱為 LazyLLM，即懶惰大型語言模型。論文標題：LazyLLM: Dynamic Token Pruning for Efficient Long Context LLM Inference
論文地址：https://arxiv.org/abs/2407.14057
那么他們是怎么讓 LLM 偷懶的呢？要理解他們的方法，我們首先需要知道標準的基于 prompt 的 LLM 推理過程是怎樣的。簡單來說，該過程分為兩個階段：預填充和解碼，如圖 1 所示。在預填充階段，模型計算和保存 prompt

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