Codice per "LayerSkip: Enabling Early Exit Inference and Self-Speculative Decoding", ACL 2024
Implementa tecniche di inferenza di uscita anticipata e decodifica auto-speculativa nei modelli linguistici per migliorare le prestazioni.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
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LayerSkip ha 371 stelle su GitHub. È stato forkato 45 volte. LayerSkip è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2024. I suoi temi principali sono: early-exit, layer-drop, llm, optimization.
Codice per "LayerSkip: Enabling Early Exit Inference and Self-Speculative Decoding", ACL 2024
LayerSkip è un progetto open source.
Sì. LayerSkip è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
LayerSkip è scritto principalmente in Python.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/facebookresearch-layerskip.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.