Character.AI 介绍其在 AI 推理方面的技术创新 让其服务成本减少了33倍
Character.AI发布了一篇文章介绍了Character.AI在优化大语言模型（LLM）推理效率方面所做的技术创新和改进，并分享他们在实现高效、经济和可扩展的AI服务方面取得的成就。
● Character.AI目前每秒处理超过20,000次推理查询。
● 通过这些技术创新，服务成本相比2022年底减少了33倍。
● 技术改进： ● 多查询注意力：他们找到了一种方法来减少AI系统在记忆和处理信息时需要的空间，这样可以加快速度。 ● 混合注意力：他们把两种不同的注意力方式结合起来使用，一种是只关注一部分信息，另一种是关注所有信息。这样既能保证速度又能保证准确性。 ● 跨层共享：他们让不同部分的AI系统共享信息，进一步减少需要的空间和时间。
● 缓存系统： ● 他们开发了一个更高效的缓存系统，可以在对话的不同回合之间保存和快速检索信息。这就像我们在聊天时，记住了之前说过的话，可以更快地接着聊下去。
● 量化技术： ● 他们使用了一种叫“量化”的技术，把AI系统中的数据压缩，使得训练和运行AI系统的过程更快、更省钱。
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以下是文章详细翻译
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via XiaoHu.AI学院 (author: 小互)
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● 通过这些技术创新，服务成本相比2022年底减少了33倍。
● 技术改进： ● 多查询注意力：他们找到了一种方法来减少AI系统在记忆和处理信息时需要的空间，这样可以加快速度。 ● 混合注意力：他们把两种不同的注意力方式结合起来使用，一种是只关注一部分信息，另一种是关注所有信息。这样既能保证速度又能保证准确性。 ● 跨层共享：他们让不同部分的AI系统共享信息，进一步减少需要的空间和时间。
● 缓存系统： ● 他们开发了一个更高效的缓存系统，可以在对话的不同回合之间保存和快速检索信息。这就像我们在聊天时，记住了之前说过的话，可以更快地接着聊下去。
● 量化技术： ● 他们使用了一种叫“量化”的技术，把AI系统中的数据压缩，使得训练和运行AI系统的过程更快、更省钱。
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