Wähle deine bevorzugte Option:
für Einzelnutzer
für Teams und Unternehmen
Große Sprachmodelle (LLMs) haben ein bemerkenswertes Potenzial bei der Verarbeitung langer Sequenzen gezeigt. Die effiziente Bereitstellung dieser Modelle mit langem Kontext stellt jedoch weiterhin eine Herausforderung dar. Die quadratische Komplexität der Aufmerksamkeitsmechanismen im Prefilling-Stadium und der hohe Speicherbedarf des KV-Caches während der Dekodierungsphase sind die Hauptgründe dafür.
Ein vielversprechender Ansatz zur Bewältigung dieser Herausforderungen ist LServe, ein effizientes System, das die Bereitstellung von LLMs mit langem Kontext durch hybride Sparse Attention beschleunigt. Diese Methode vereinheitlicht verschiedene hardwarefreundliche, strukturierte Sparsity-Muster sowohl für die Prefilling- als auch für die Dekodierungsphase in einem einzigen Framework. Berechnungen für weniger wichtige Token werden blockweise übersprungen.
LServe demonstriert die Kompatibilität von statischer und dynamischer Sparsity in der Aufmerksamkeit von LLMs mit langem Kontext. Dieses Design ermöglicht multiplikative Beschleunigungen durch die Kombination dieser Optimierungen. Konkret wird die Hälfte der Attention Heads sowohl im Prefilling- als auch im Dekodierungsstadium in nahezu kostenlose Streaming Heads umgewandelt.
Zusätzlich wurde festgestellt, dass unabhängig von der Kontextlänge nur eine konstante Anzahl von KV-Seiten erforderlich ist, um die Fähigkeiten im Umgang mit langem Kontext zu erhalten. LServe verwendet eine hierarchische KV-Seitenauswahlstrategie, die KV-Seiten basierend auf der Query-zentrierten Ähnlichkeit dynamisch beschneidet.
Im Durchschnitt beschleunigt LServe das LLM-Prefilling um das bis zu 2,9-fache und die Dekodierung um das 1,3- bis 2,1-fache im Vergleich zu vLLM, wobei die Genauigkeit im Umgang mit langem Kontext erhalten bleibt. Diese Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von LServe, die Effizienz von LLM-Anwendungen deutlich zu verbessern, ohne die Leistungsfähigkeit zu beeinträchtigen.
Für Unternehmen wie Mindverse, die sich auf die Entwicklung von KI-gestützten Content-Tools, Chatbots, Voicebots, KI-Suchmaschinen und Wissenssystemen spezialisiert haben, sind effiziente LLM-Serving-Lösungen von entscheidender Bedeutung. LServe bietet die Möglichkeit, die Performance dieser Anwendungen zu steigern und gleichzeitig die Kosten für Rechenleistung und Speicherplatz zu senken. Die Fähigkeit, lange Sequenzen effizient zu verarbeiten, eröffnet neue Möglichkeiten für komplexere und leistungsfähigere KI-Anwendungen.
LServe stellt einen wichtigen Schritt in Richtung effizienterer LLM-Serving-Systeme dar. Die Kombination von statischer und dynamischer Sparsity in einem einheitlichen Framework ermöglicht signifikante Performancegewinne, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen. Zukünftige Forschung könnte sich auf die weitere Optimierung der Sparsity-Muster und die Anpassung an verschiedene Hardware-Architekturen konzentrieren. Die Entwicklung von effizienten LLM-Serving-Lösungen wird die Entwicklung und Verbreitung von KI-Anwendungen in verschiedenen Bereichen weiter vorantreiben.
Bibliographie: - http://arxiv.org/abs/2502.14866 - https://hanlab.mit.edu/projects/lserve - https://arxiv.org/html/2502.14866v1 - https://www.chatpaper.com/chatpaper/fr/paper/109844 - https://github.com/mit-han-lab/omniserve - https://chatpaper.com/chatpaper/zh-CN/paper/109844 - https://dl.acm.org/doi/10.1145/3694715.3695948 - https://huggingface.co/papers - https://papers.cool/arxiv/cs - https://hanlab.mit.edu/projectsEntdecken Sie die Vorteile gegenüber ChatGPT Plus
Sie nutzen bereits ChatGPT Plus? Das ist ein guter Anfang! Aber stellen Sie sich vor, Sie hätten Zugang zu allen führenden KI-Modellen weltweit, könnten mit Ihren eigenen Dokumenten arbeiten und nahtlos im Team kollaborieren.
Die professionelle KI-Plattform für Unternehmen – leistungsstärker, flexibler und sicherer als ChatGPT Plus. Mit über 50 Modellen, DSGVO-konformer Infrastruktur und tiefgreifender Integration in Unternehmensprozesse.
❌ Kein strukturierter Dokumentenvergleich
❌ Keine Bearbeitung im Dokumentkontext
❌ Keine Integration von Unternehmenswissen
✅ Gezielter Dokumentenvergleich mit Custom-Prompts
✅ Kontextbewusste Textbearbeitung im Editor
✅ Wissensbasierte Analyse & Zusammenfassungen
Erstellen Sie leistungsstarke Wissensdatenbanken aus Ihren Unternehmensdokumenten.Mindverse Studio verknüpft diese direkt mit der KI – für präzise, kontextbezogene Antworten auf Basis Ihres spezifischen Know-hows.DSGVO-konform, transparent und jederzeit nachvollziehbar.
❌ Nur ein Modellanbieter (OpenAI)
❌ Keine Modellauswahl pro Use Case
❌ Keine zentrale Modellsteuerung für Teams
✅ Zugriff auf über 50 verschiedene KI-Modelle
✅ Modellauswahl pro Prompt oder Assistent
✅ Zentrale Steuerung auf Organisationsebene
❌ Keine echte Teamkollaboration
❌ Keine Rechte- oder Rollenverteilung
❌ Keine zentrale Steuerung oder Nachvollziehbarkeit
✅ Teamübergreifende Bearbeitung in Echtzeit
✅ Granulare Rechte- und Freigabeverwaltung
✅ Zentrale Steuerung & Transparenz auf Organisationsebene
Nutzen Sie Mindverse Studio als zentrale Plattform für abteilungsübergreifende Zusammenarbeit.Teilen Sie Wissen, erstellen Sie gemeinsame Workflows und integrieren Sie KI nahtlos in Ihre täglichen Prozesse – sicher, skalierbar und effizient.Mit granularen Rechten, transparenter Nachvollziehbarkeit und Echtzeit-Kollaboration.
Sehen Sie Mindverse Studio in Aktion. Buchen Sie eine persönliche 30-minütige Demo.
🎯 Kostenlose Demo buchenLernen Sie in nur 30 Minuten kennen, wie Ihr Team mit KI mehr erreichen kann – live und persönlich.
🚀 Demo jetzt buchen