RidgeFill以免训练近似加速预填充
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RidgeFill以免训练近似加速预填充
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AI 综述
RidgeFill论文作者发布免训练预填充近似方法及配套推理实现;在其测试中,64K请求延迟由82.6秒降至47.5秒。该方法通过一次闭式岭回归拟合预测后续各层输入并写入缓存,从而跳算大部分上层计算。 作为近似方案,选定行、最后几千个token及每个解码步骤仍运行完整模型,不丢弃token;作者建议按模型分别调参。相关代码已提供至llama.cpp和vLLM的分支,以及Radiance引擎v1.3.0。
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最新进展11月3日 05:54
RidgeFill 论文提出免训练跳算上层预填充方法,64K 请求延迟从 82.6s 降至 47.5s报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月3日
- AGI HuntRidgeFill 论文提出免训练跳算上层预填充方法,64K 请求延迟从 82.6s 降至 47.5s
RidgeFill 提出一种完全免训练的 prefill 近似方法,用一次闭式拟合的岭回归预测后续各层输入并写入缓存,以缩短 TTFT。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。