Batch Prompting: Efficient Inference with Large Language Model APIs
https://arxiv.org/abs/2301.08721
這本書可能是關於自然語言處理和人工智能方面的。它可能涉及到不同的語言模型(LLMs)和它們的性能表現,以及使用不同的方法和模型來處理自然語言的成本和效率。書中可能還包括有關推理和理解自然語言的方法和技術,以及使用不同的數據集和批次進行實驗和測試的方法。此外,書中可能還包括有關使用API和其他工具進行自然語言處理的信息。總體而言,這本書可能是一本關於自然語言處理和人工智能的綜合指南,旨在幫助讀者更好地理解和應用這些技術。
批量提示是提示大型语言模型(LLM)的一种新方式,它以分批的方式对样本进行推理。通过批量提示,可以在一次API调用中处理多个样本,这样就可以大大减少令牌和时间的成本。这种方法使LLM能够在一次推理运行中为一个批次中的多个样本产生响应,将LLM的推理时间从N减少到N=b,其中b是一个批次中的样本数。
为了使用批量提示,将Kin-context示例分组为K=b批,每批有b个示例作为示范。在每个批次中,示范提示与相应的上下文串联起来,形成一个批次提示。然后,LLM在一次API调用中为该批提示中的所有样本生成响应。这种方法可以直接替代传统的提示方式,并且可以与不同的LLM和推理方法一起使用。
为了使用批量提示推断可能的步骤,我们可以按照以下步骤进行:
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