🖲️ PLM: Аппаратные средства эффективных периферийных языковых моделей, совместно разработанные для повсеместных вычислений 👉 Веб-сайт проекта PLM > Вышла статья «PLM: Аппаратные средства эффективных периферийных языковых моделей, совместно разработанные для повсеместных вычислений»! PLM демонстрирует высокую конкурентоспособность наряду с рядом преимуществ, вытекающих из его моделирования и совместного проектирования систем. Эти преимущества включают впечатляющую скорость вывода, чрезвычайную разреженность и уменьшенный объем кэша KV благодаря MLA, что позволяет ему превосходить модели с тем же количеством слоев при выполнении задач вывода с длинным контекстом при определенной длине последовательности. — Высокая эффективность (генерация контента с низкой задержкой при хорошем качестве). — Низкий kv-кэш при обработке длинного контекста приводит к низкой задержке при выводе с длинными последовательностями. PLM-1.8B — это мощная и надежная модель, особенно для понимания базовых знаний, кодирования и простых задач рассуждения. Оригинальный вклад в структуру llama.cpp — Si1w/llama.cpp. Вот использование: Затем мы можем построить процессор с использованием графического процессора (например, Orin). Сборка основана на cmake. Не забудьте загрузить файлы GGUF PLM. Мы используем методы квантования в llama.cpp для генерации квантованного…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат Следование инструкциям
Задача: Генерация текста
Автор: PLM-Team
Теги: plm, conversational, custom_code, en, zh
Лайков: 5 | Загрузок: 9
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
