月之暗面kimi引擎是怎么炼成的？底层推理系统方案深度揭秘

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以下文章来源于微信公众号： 包包算法笔记 作者： 包包闭关修炼 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/To97I4bU30fQssqkESTOGA 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理 导读 Kimi智能助手的国产 大语言模型( LLMs )的AI火出了圈，其特长是 支持200万字内容的阅读分析和总结，远超GPT4。本文跟随原论文详解月之暗面kimi底层推理系统方案以及特殊的调度技术，希望对 LLMs方向的读者有所帮助！ 太长不看版（作者大佬自己的在知乎碎碎念）： 本论文与很多 Prefill/Decoding 分离的论文不同的是，这套方案已经在大规模集群上进行几个月的验证并证明了方案的有效性。 目前这套系统承载了 Kimi 线上80% 以上的流量， 效果很好也为产品带来了更多的设计空间。 这也是为什么一个 POC 写在所有业内论文之前的系统，直到今天才发布出来跟大家见面。 系统是需要跟 ………………………………