FlashAttentionチームが開発した最新のFlash-Decoding手法は、大規模Transformerアーキテクチャの推論速度を大幅に向上させます。特に、長いコンテキストを持つLLMモデルの処理に効果的です。
ベンチマークテストの結果、Flash-Decodingは長シーケンスのデコード速度を8倍に向上させ、様々なシーケンス長とバッチサイズにおいて優れた拡張性を示しました。
この革新的な手法は、将来の自然言語処理タスクにおいて重要な役割を果たすと期待されています。Flash-Decodingは使用方法も比較的簡単で、問題のサイズに応じて自動的に選択されるため、AI分野における重要な性能向上をもたらします。
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先ごろ、テクノロジー大手の英偉達はマサチューセッツ工科大学（MIT）および香港大学と共同で、Fast-dLLMと呼ばれる新しいフレームワークを公開しました。この革新的なフレームワークは、拡散ベースの言語モデル（Diffusion-based LLMs）の推論速度を最大で27.6倍まで高速化し、人工知能の応用にさらなる強力な技術サポートを提供します。拡散モデルの課題と機会として、拡散モデルは従来の自己回帰モデル（Autoregressive Models）の強力なライバルと見られています。
ミストラル社は最近、新たなAgents APIのリリースを発表しました。これは開発者向けのフレームワークで、AIエージェントの作成を簡素化します。エージェントは多岐にわたるタスクを実行可能で、Pythonコードの実行、画像生成、検索補助生成（RAG）などが含まれます。このAPIの導入により、大規模言語モデル（LLMs）が複数のツールやデータソースと構造化され、永続的な方法で相互作用できる環境が提供されます。Agents API
世界中のオープンソリューションのリーダーであるレッドハット社は、最近、生成型AIの大規模な推論に対する緊急の需要に応えるため、革命的なオープンソースプロジェクト llm-d を開始しました。このプロジェクトは、CoreWeave、Google Cloud、IBM Research、およびNVIDIAなどの業界を代表する主要な貢献者によって構成され、最高度の一貫性のある生産サービス級の目標を達成するために、革新技術を通じて大規模な言語モデルの推論クラウドを開発します。推論時代は到来しており、その挑戦はますます厳しさを増しています。Gartnerの最新データ予測では、202...
