[ICML 2025] "SepLLM : Accélérer les Grands Modèles de Langage en Comprimant un Segment en un Séparateur"
Accélérez les performances des grands modèles d'IA en utilisant une méthode qui compresse les données de manière efficace.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout moment[ICML 2025] "SepLLM : Accélérer les Grands Modèles de Langage en Comprimant un Segment en un Séparateur"
SepLLM compte 572 étoiles sur GitHub. Il a été forké 48 fois. SepLLM est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2024. Ses principaux thèmes sont : inference-speed, large-language-models, llms.
[ICML 2025] "SepLLM : Accélérer les Grands Modèles de Langage en Comprimant un Segment en un Séparateur"
SepLLM est un projet open source.
Oui. SepLLM est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
SepLLM est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/hkuds-sepllm.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.