大模型推理技术 （长期更新中）
注意: 本文正在更新中，内容只是草稿版本，并不完善，后续会有较大变动。请随时关注最新版本。 近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理、代码生成乃至多模态交互等领域取得了革命性的突破。然而，这些模型强大的能力背后是巨大的计算和内存开销，尤其是在推理（Inference）阶段。高效地部署和运行这些数十亿甚至数万亿参数的模型，已成为将LLM技术规模化应用到实际产品中的核心挑战。 ...
注意: 本文正在更新中，内容只是草稿版本，并不完善，后续会有较大变动。请随时关注最新版本。 近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理、代码生成乃至多模态交互等领域取得了革命性的突破。然而，这些模型强大的能力背后是巨大的计算和内存开销，尤其是在推理（Inference）阶段。高效地部署和运行这些数十亿甚至数万亿参数的模型，已成为将LLM技术规模化应用到实际产品中的核心挑战。 ...