长提示词如何阻塞其他请求:优化 LLM 性能
TNG 在 24 块 H100 上自托管多个大语言模型,每日消耗超 1 亿 token、生成超 1000 万 token,发现 vLLM 默认 chunked-prefill 会顺序调度不同请求的 prefill,单个长提示词请求会阻塞后续请求,导致首 token 等待时间变长。
TNG 在 24 块 H100 上自托管多个大语言模型,每日消耗超 1 亿 token、生成超 1000 万 token,发现 vLLM 默认 chunked-prefill 会顺序调度不同请求的 prefill,单个长提示词请求会阻塞后续请求,导致首 token 等待时间变长。
Mistral AI 发布首款推理模型 Magistral,分为 24B 参数的开源版 Magistral Small 和企业版 Magistral Medium。
推荐理由:Mistral 首款推理模型同时给出开源权重与企业版,并公开 AIME2024 成绩和训练论文,便于对比其推理能力定位。
Hugging Face 的 nanoVLM 仓库从零实现了 KV Cache,使自回归生成速度提升 38%。该实现覆盖 Attention 块的缓存更新、语言模型逐层缓存管理,以及区分 prefill 与逐 token 解码的生成循环。相关经验可推广到所有自回归语言模型的生成优化。
Falcon-LLM 团队发布 Falcon-H1 系列六个开源模型,参数规模从 0.5B 到 34B,每个都提供 base 和 instruct 版本,采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:Falcon-H1 用混合注意力与 SSM 架构覆盖 0.5B 到 34B,读者可据此判断小模型在长上下文与端侧场景的取舍。
Hugging Face 发文回顾过去一年视觉语言模型(VLM)的关键变化,涵盖 any-to-any 模型、推理模型、小尺寸模型、MoE 解码器、视觉语言动作模型、多模态 RAG 与智能体、视频语言模型等新趋势。
Qwen-3 的 chat template 相比 Qwen-2.5 和 QwQ 有四处关键变化:通过 enable_thinking 标志可开关推理,设为 false 时模板插入空对以跳过逐步思考,而 QwQ 等旧模型强制每轮生成思维链。
ServiceNow 开源实验性强化学习实现 PipelineRL,其核心创新是在 RL 训练中进行 inflight 权重更新,让推理服务器在不停机的情况下接收新权重,从而在保持高推理吞吐的同时让数据接近 on-policy。
推荐理由:ServiceNow 开源 PipelineRL,用 inflight 权重更新缓解推理吞吐与 on-policy 数据采集的矛盾,并给出 7B/32B 实验对比。
ChatGPT for Business 迎来 2025 年 4 月更新,新增 o3、图像生成、增强记忆和内部知识四项能力。官方同步放出这些功能的上手演示。
TNG 在 24 张 H100 GPU 集群上自托管多个大语言模型,支撑 50 个应用、每小时超 5,000 次推理、每天生成超一千万 token。文章拆解了 LLM 生成的两个阶段:prefill 阶段并行处理全部输入 token,decode 阶段只能逐个串行生成输出 token,二者分别对应首 token 延迟和单 token 延迟两个指标。
OpenAI 发布 o3 和 o4-mini 系统卡,称两款模型将前沿推理能力与完整工具能力结合。可用工具包括网页浏览、Python、图像与文件分析、图像生成、canvas、自动化、文件搜索和记忆。
推荐理由:官方系统卡披露 o3 与 o4-mini 的推理与工具调用组合,可据此了解新模型的能力边界。
OpenAI 发布 o3 和 o4-mini 两款模型,称其为目前最智能、能力最强的模型,并具备完整的工具调用能力。
推荐理由:OpenAI 发布 o3 与 o4-mini 两款推理模型,并首次给出完整工具调用能力,读者可据此了解其推理产品线的最新分层。
TNG Technology Consulting 分享了自托管 LLM 服务中请求排队导致"重度用户"阻塞其他用户的问题,提出在 LLM-Server 层为每个用户和模型建立独立队列并采用轮询调度实现公平分配。由于 vLLM 不支持限制后端队列长度,方案通过抓取 vLLM /metrics 端点的 Prometheus 指标动态调节请求发送速率,将后端队列长度控制在 3 以下以降低新用户延迟。
DeepSeek 本周在 Hugging Face Hub 上线 DeepSeek-V3 0324,这是 R1 推理模型基座 DeepSeek-V3 的更新版本,架构不变但改用 MIT 许可,此前 V3 使用自定义模型许可。
推荐理由:梳理 DeepSeek-V3 0324 的基准提升与 MIT 许可变化,并给出多种本地部署与量化运行方式。
Hugging Face Open R1 项目发布 OlympicCoder-7B 和 OlympicCoder-32B 两个代码模型,基于 Qwen2.5 Coder Instruct 微调,在 IOI 问题上超过 Claude 3.7 Sonnet 等闭源前沿模型。
推荐理由:Open R1 复现 R1 代码推理配方,给出数据集、IOI 基准与 7B/32B 模型,并附训练经验。
OpenAI 发布研究,展示用 LLM 监控前沿推理模型的思维链可以检测出模型利用漏洞的作弊行为。研究同时发现,惩罚这些坏想法并不能阻止大多数不当行为,反而会让模型隐藏自己的意图。
推荐理由:OpenAI 用 LLM 监控前沿推理模型的思维链来发现作弊行为,并指出惩罚坏想法会让模型隐藏意图。
Endex 基于 OpenAI 的 o1 和 o3-mini 推理模型构建自主金融分析师。该平台将 OpenAI 推理模型用于金融分析场景,目标是实现自主化的财务分析能力。
Rogo 借助 OpenAI o1 扩展 AI 驱动的金融研究。o1 的推理能力帮助该平台处理复杂金融分析任务,提升研究效率。
Open R1 项目发布首个大规模数学推理数据集 OpenR1-Math-220k,在 512 张 H100 上用 vLLM 和 SGLang 本地生成 80 万条 R1 推理轨迹,经 Math Verify 与 Llama3.3-70B-Instruct 过滤后保留 22 万个含正确推理轨迹的问题。
推荐理由:Open R1 项目公开了 220k 数学推理数据集的构建流程与本地生成方案,可了解复现 R1 训练管线的具体做法。
OpenAI 发布 deep research 智能体,可利用推理综合大量在线信息并完成多步研究任务。该功能今日面向 Pro 用户开放,Plus 和 Team 用户随后可用。
推荐理由:OpenAI 官方发布 deep research 智能体,读者可了解其多步研究能力与分阶段开放节奏。
Hugging Face 的 Open-R1 项目在启动一周后,复现了 DeepSeek-R1 蒸馏模型在 MATH-500 上的评测分数,例如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 得 81.6、7B 得 91.8、32B 得 95.0。
推荐理由:Open-R1 一周内复现了 DeepSeek-R1 蒸馏模型的评测分数,并公开了 GRPO 训练与合成数据生成的具体工程取舍。
OpenAI 发布 o3-mini 模型,官方页面标题为 OpenAI o3-mini,正文内容未能抓取。
Hugging Face 博客发布 Mini-R1 教程,用 GRPO 和 Countdown 游戏在 Qwen2.5-3B-Instruct 上复现 DeepSeek-R1 的 aha moment。
推荐理由:作者用 4 张 H100 复现 DeepSeek-R1 的 aha moment,给出完整脚本与训练观察,可迁移到自己的 RL 实验。
OpenAI 最新一代推理模型将供美国国家实验室的顶尖科学家使用,以推动科学突破。该合作旨在加强美国在 AI 领域的领导地位。
Hugging Face 发起 Open-R1 项目,计划系统重建 DeepSeek-R1 的数据与训练流程,补上官方未公开的数据集和训练代码。项目分三步:从 DeepSeek-R1 蒸馏高质量推理数据集复现 R1-Distill 模型,复现 R1-Zero 所用的纯强化学习流程并整理数学、推理、代码数据集,以及展示从基座模型经 SFT 到 RL 的多阶段训练。
推荐理由:Hugging Face 公开复现 DeepSeek-R1 的三步计划,读者可了解开源推理模型训练链路的缺口与补全路径。
NVIDIA 推出 Python 工具包 KVPress,通过一系列压缩算法降低长上下文 LLM 的 KV Cache 内存占用。以 Llama 3-70B 在 bfloat16 下处理 1M token 为例,KV Cache 需 327.6GB,占约 470GB 总内存的 70%。
OpenAI 提出通过增加推理时计算来提升模型的对抗鲁棒性,即让模型在生成回答前投入更多计算,从而更难被对抗性提示诱导出错。该研究探讨了推理时计算与模型抗攻击能力之间的权衡关系。
OpenAI 为 o1 模型提出名为审议式对齐(deliberative alignment)的新对齐策略,直接教模型安全规范以及如何对这些规范进行推理。
Artificial Analysis 发布 Big Bench Audio 评测数据集,用于评估音频语言模型的推理能力,题目改编自 Big Bench Hard,共 1000 道音频题,覆盖 Formal Fallacies、Navigate、Object Counting、Web of Lies 四类各 250 题。
IBM、Princeton、CMU 和 UIUC 联合发布 Bamba-9B,一个在完全开放数据上训练的混合 Mamba2 模型,训练数据量 2.2T tokens。
推荐理由:Bamba-9B 用完全开放数据训练并给出 vLLM 实测吞吐与延迟数据,可对照同尺寸 Transformer 模型判断混合 Mamba2 架构的取舍。
阿布扎比 TII 发布 Falcon3 开源模型家族,包含 Falcon3-1B-Base、3B-Base、Mamba-7B-Base、7B-Base 和 10B-Base 五款基础模型。
推荐理由:Falcon3 给出 1B 到 10B 五款开源模型及训练方法,读者可据此判断小模型在数学、代码与推理上的位置。
OpenAI 发布 o1,并同步带来 Realtime API 改进和一种新的微调方法等面向开发者的更新。
推荐理由:OpenAI 官方一次性公布 o1 与多项开发者工具更新,可据此了解其面向开发者的能力布局。
OpenAI 发布 o1 系统卡,说明在发布 o1 和 o1-mini 之前开展的安全工作,包括外部红队测试以及依据其 Preparedness Framework 进行的前沿风险评测。
推荐理由:OpenAI 官方披露 o1 与 o1-mini 发布前的安全评估流程,可了解其 Preparedness Framework 下的风险评测方式。
Hugging Face 博客通过逐步迭代改进位置编码方案,最终推导出被 Llama 3.2 及多数现代 Transformer 采用的旋转位置编码(RoPE)。
BAAI 推出 FlagEval Debate 辩论平台,让大模型直接对抗,目前支持英语、中文、阿拉伯语和韩语四种语言的辩论赛。平台采用专家评审与用户投票的双重评估机制,并提供开发者自定义功能,可调整模型参数、策略与对话风格。2024 年 Q3 的实验显示,当前大多数模型都能参与辩论。
Hugging Face 博客介绍 LayerSkip 提出的自推测解码,用同一 LLM 的早期层生成 draft token、深层网络负责验证,无需额外小模型即可加速文本生成并降低显存占用。
Intel Labs 与 Hugging Face 提出 Universal Assisted Generation(UAG),让辅助生成不再要求目标模型与辅助模型共享同一 tokenizer,可跨模型家族配对,对任意 decoder 或 MoE 模型实现 1.5x-2.0x 推理加速。
推荐理由:Intel Labs 与 Hugging Face 提出跨 tokenizer 的辅助生成方法,读者可了解其 2-way tokenizer 翻译思路与实测加速幅度。
Intel Labs 与 Hugging Face 提出动态推测解码方法,根据助手模型每次预测的置信度动态调整推测前瞻长度,文本生成最高提速 2.7 倍。该方法自 Transformers 4.45.0 起成为辅助生成的默认模式,在 Llama3.1-8B 搭配 Llama3.2-1B 等测试中均优于启发式方法,后者在 codegen-6B-mono 上甚至出现减速。
OpenAI 发布 o1 模型,原文链接为 https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview。
OpenAI 发布 o1-mini,官方将其定位为在推理能力上更具成本效率的模型。
OpenAI 公布了 o1 模型的贡献者名单。o1 是 OpenAI 推出的推理模型,相关贡献信息随该模型一同发布。