有秋招一起刷机器学习相关笔试面试内容的同学吗？

前言 你问大模型一句：“今天天气如何？”，它可能给你查一下本地今天的天气。 你再问它：“那北京的呢？”，他开始科普起了北京，完全忘了上文中的对话，推算出我们是需要他接着回答北京的天气。 以上是发生在早期各家 AI 助手中出现的问题，丢失上下文记忆。随着技术的发展，模型越来越“大”，这个问题出现的时间点（对话轮数）也越来越靠后。那么问题来了，模型是如何记住上下文的？我们该如何优化，在有限上下文中做更多事情？ 大模型根本不记 下面是我在开发AI应用的一个简单的解析图  是的，没错。我们每次的对话，包括之前的内容，都要一起发送给大模型。大模型本身不会去存储这些内容。既然不用存储，那如果不限制时间，岂...

QQ邮箱把字节意向归类到了广告邮件😂

双非0 offer，26应届学校11月底才放人，没投多少家，感觉都招满了我现在应该找实习吗，简历还应该怎么改求大佬指教

首先声明不搞infra的不用看，我现在看底层了，本篇内容基于Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention》 (SOSP 2023)出处： 加州大学伯克利分校（UC Berkeley）这篇里面讲了vllm，那么我们就先讲vllm。LLM 模型在推理阶段的显存有三部份组成：模型权重、KVCache 显存占用以及激活值显存占用。而今天我们是速成教程，所以又要体现深度，那么就先讲KVCache，这个本质上是一种通用的思路就是减少k，v的计算，采用缓存的机制去减少中间值，而这个的问题是kv...