使用场景

在问答（QA）任务中，MInference 1.0 能够快速检索并生成准确的答案。

在编程任务中，MInference 1.0 可以辅助开发者快速编写和理解代码。

在多跳问答（multi-hop QA）任务中，MInference 1.0 能够处理复杂的上下文信息，提供连贯的答案。

产品特色

动态稀疏注意力方法，加速长上下文LLMs的预填充阶段，提升处理速度高达10倍。

将动态稀疏注意力分为三种模式：A-shape、Vertical-Slash和Block-Sparse，并设计了Kernel-Aware Sparse Pattern Search算法来寻找最优的头模式。

引入在线近似方法和优化的GPU内核，以最小的开销加速LLM推理。

提出最佳推理代码库，实现在单个A100上使用LLaMA风格模型进行1M token预填充推理。

在多个基准测试中评估MInference，包括InfiniteBench、RULER、PG-19和Needle in a Haystack，以评估LLMs的实际上下文处理能力。

通过微基准测试展示了所提出的三种注意力模式的性能，以及FlashAttention的对比。

在不同模型和方法上测试了MInference，包括在Needle in a Haystack任务中对不同上下文窗口和提示中关键信息位置的性能评估。

使用教程

步骤一：访问MInference 1.0的在线演示或下载代码。

步骤二：根据文档说明，配置所需的环境和依赖。

步骤三：加载你的长上下文数据或模型。

步骤四：使用MInference 1.0的API或命令行工具，对数据进行预填充处理。

步骤五：运行优化后的推理过程，观察处理速度和结果质量。

步骤六：根据需要调整参数，以获得最佳的性能和准确性。