记忆女神:高效服务数百万上下文长度LLM推理请求的并行化策略！MIO：基于多模态令牌的基础模型

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前言： 论文可以让你更快地了解最新研究进展，掌握最新的技术和理论。这对于自身的科研能力和竞争力非常重要，尤其是在快速发展的学科领域，下面小编带你来看大模型最近的研究成果。 1. 记忆女神:无近似的高效服务数百万上下文长度LLM推理请求的并行化策略   标题： Mnemosyne: Parallelization Strategies for Efficiently Serving Multi-Million Context Length LLM Inference Requests Without Approximations   机构： 微软、乔治亚理工学院、UC圣迭戈分校   关键词： LLMs、长上下文、并行化策略、交互式推理   作者： Amey Agrawal,  Junda Chen,  Íñigo Goiri   分析： 本文主要探讨了大型语言模型（LLMs）处理长度超过数百万个令牌的上下文时面临的挑战，解决现有技术在推理过程中的独特问题，如混合批量下不同的填充与解码阶段及相关的时延约束（如首次令牌到首次令牌的时间 ………………………………