連結：https://hqjiang.com/minference.html
MInference 1.0 是一種稀疏計算方法，旨在加速長序列處理的預填充階段。它透過辨識長上下文注意力矩陣中的三種獨特模式，實作了對長上下文大型語言模型（LLMs）的動態稀疏注意力方法，加速了1M token提示的預填充階段，同時保持了LLMs的能力，尤其是檢索能力。
需求人群：
- MInference 1.0 適用於需要處理大量資料和長上下文資訊的研究人員和開發者，特別是在自然語言處理和機器學習領網網域。它透過最佳化計算資源的使用，使得大型語言模型能夠更快地處理和生成文本，適合於需要高效文本生成和檢索能力的應用場景。
使用場景示例：
- 在問答（QA）任務中，MInference 1.0 能夠快速檢索並生成準確的答案。
- 在程式設計任務中，MInference 1.0 可以輔助開發者快速編寫和理解程式碼。
- 在多跳問答（multi-hop QA）任務中，MInference 1.0 能夠處理複雜的上下文資訊，提供連貫的答案。
產品特色：
- 動態稀疏注意力方法，加速長上下文LLMs的預填充階段，提升處理速度高達10倍。
- 將動態稀疏注意力分為三種模式：A-shape、Vertical-Slash和Block-Sparse，並設計了Kernel-Aware Sparse Pattern Search演演算法來尋找最優的頭模式。
- 引入線上近似方法和最佳化的GPU核心，以最小的開銷加速LLM推理。
- 提出最佳推理程式碼庫，實作在單個A100上使用LLaMA風格模型進行1M token預填充推理。
- 在多個基準測試中評估MInference，包括InfiniteBench、RULER、PG-19和Needle in a Haystack，以評估LLMs的實際上下文處理能力。
- 透過微基準測試展示了所提出的三種注意力模式的效能，以及FlashAttention的對比。
- 在不同模型和方法上測試了MInference，包括在Needle in a Haystack任務中對不同上下文視窗和提示中關鍵資訊位置的效能評估。
使用教學：
步驟一：訪問MInference 1.0的線上演示或下載程式碼。
步驟二：根據文檔說明，配置所需的環境和依賴。
步驟三：載入你的長上下文資料或模型。
步驟四：使用MInference 1.0的API或命令列工具，對資料進行預填充處理。
步驟五：執行最佳化後的推理過程，觀察處理速度和結果質量。
步驟六：根據需要調整引數，以獲得最佳的效能和準確性。