近年来，大语言模型（LLM）在语言理解、生成和泛化方面取得了突破性进展，并广泛应用于各种文本任务。随着研究的深入，人们开始关注将 LLM 的能力扩展至非文本模态，例如图像、音频、视频、图结构、推荐系统等。这为多模态统一建模带来了机遇，也提出 ...

近年来，大语言模型（LLM）在语言理解、生成和泛化方面取得了突破性进展，并广泛应用于各种文本任务。随着研究的深入，人们开始关注将 LLM 的能力扩展至非文本模态，例如图像、音频、视频、图结构、推荐系统等。这为多模态统一建模带来了机遇，也提出 ...

随着上下文窗口的不断扩大，大型语言模型（LLM）面临着显著的性能瓶颈。尽管键值（KV）缓存对于避免重复计算至关重要，但长上下文缓存的存储开销会迅速超出GPU内存容量，迫使生产系统在多级内存结构中采用分层缓存策略。然而，将大量缓存的上下文重新 ...

In a recent collaboration, AI startup Gradient and cloud compute platform Crusoe extended the “context window” of Llama-3 models to 1 million tokens. The context window determines the number of input ...

Tokens are the fundamental units that LLMs process. Instead of working with raw text (characters or whole words), LLMs convert input text into a sequence of numeric IDs called tokens using a ...