Inference: Parallel LLM Generation via Concurrent Attention
Hogwild!推理:通过并发注意力实现并行LLM生成目录介绍顺序LLM生成的挑战Hogwild推理方法用于协作推理的缓存布局旋转位置嵌入协作提示实验结果涌现的协作行为局限性和未来方向结论介绍大型语言模型(LLM)彻底改变了自然语言处理,但它们的顺序特性在文本生成过程中造成了计算瓶颈。每个token预测都需要模型处理所有先前的token,导致推理时间随输出长度线性增长。对于需要生成冗长输出的复杂推