有哪些关于大语言模型编译优化相关的较新的论文？
2024-12-19 阅读 6
近年来，关于大语言模型编译优化的研究一直在不断发展。以下是一些较新的论文，你可以参考：
1. "Optimizing Transformer Language Models for Efficient Inference" by Jiaxing Huang, Maruan Al-Shedivat, and Eric Xing. 这篇论文提出了一种针对Transformer语言模型的推理过程进行优化的方法，以提高推理效率。
2. "Compiler Optimization for Large Scale Language Models" by Tianqi Chen, Thierry Moreau, Ziheng Jiang, et al. 这篇论文探讨了如何通过编译优化技术来提高大规模语言模型的训练和推理性能。
3. "Efficient and Scalable Language Model Inference with Tile-based Sparse Attention" by Ziheng Jiang, Tianqi Chen, Thierry Moreau, et al. 这篇论文介绍了一种基于瓦片化稀疏注意力机制的语言模型推理方法，以提高推理效率和可扩展性。
这些论文都提供了一些创新的思路和方法，以解决大语言模型编译优化的挑战，帮助提高语言模型的效率和性能。你可以查阅这些论文以获取更多详细信息。
更新于 2024年12月20日
