北大数院校友联合开源：单GPU微调大模型生成速度提升2倍，仅需数小时

本篇文章介绍了一项名为Medusa的研究成果，该研究成功提升了大型模型的推理速度，而无需额外训练新模型或优化计算硬件。值得一提的是，该研究由来自普林斯顿大学、UIUC、卡内基梅隆大学和康涅狄格大学的研究人员以及FlashAttention作者Tri Dao共同完成。该项技术已成功应用于伯克利的"骆马"Vicuna模型中，该模型拥有70亿参数。通过Medusa技术的应用，单张A100 GPU可在几小时内完成微调，从而使推理速度提升了2倍。

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• 文章来源：量子位
• 作者微信：QbitAI
• 作者简介：专注于追踪人工智能新趋势，关注科技行业新突破。