Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Những tiến bộ gần đây trong công nghệ mô hình hóa ngôn ngữ đã làm nổi bật tầm quan trọng của việc quản lý bộ nhớ đệm khóa-giá trị (KV) hiệu quả. Việc chuyển bộ nhớ đệm KV sang bộ nhớ CPU đã cải thiện đáng kể thời gian phản hồi, với hiệu suất nhanh hơn tới 14 lần trên một số GPU nhất định. Kỹ thuật này đặc biệt hữu ích cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được sử dụng trong các tác vụ như trả lời câu hỏi và tạo mã, đòi hỏi phải chuyển đổi lời nhắc của người dùng thành mã thông báo theo sau là các phép biến đổi vectơ dày đặc.

Quá trình tái sử dụng bộ nhớ đệm KV rất khó khăn vì nó đòi hỏi các quyết định chiến lược về việc lưu giữ bộ nhớ, ưu tiên loại bỏ và thời gian của các lời nhắc mới. Một bộ công cụ tối ưu hóa LLM cụ thể nhằm giải quyết các vấn đề này, cung cấp cho các nhà phát triển khả năng tái sử dụng các lời nhắc hệ thống theo thời gian thực, đặc biệt hữu ích cho các chatbot doanh nghiệp có lưu lượng người dùng cao. Phương pháp này cải thiện tốc độ suy luận lên 5 lần cho các ứng dụng như vậy.

Ngoài ra, tính linh hoạt trong việc định cỡ các khối bộ nhớ đệm KV rất quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất. Bằng cách cho phép các nhà phát triển điều chỉnh kích thước của các khối bộ nhớ, công cụ này cho phép sử dụng bộ nhớ hiệu quả hơn và tái sử dụng cao hơn, dẫn đến tăng tốc lên tới 7% trong môi trường nhiều người dùng trên một số GPU nhất định. Việc kiểm soát chi tiết này đối với bộ nhớ đệm KV đặc biệt có lợi khi xử lý các chuỗi đầu vào có độ dài khác nhau.

Cuối cùng, việc giới thiệu các thuật toán loại bỏ thông minh giúp quản lý sự phức tạp phát sinh do chia bộ nhớ đệm KV thành các khối nhỏ hơn. Các thuật toán này ưu tiên loại bỏ các nút phụ thuộc, do đó duy trì quản lý bộ nhớ hiệu quả và giảm nhu cầu tính toán lại. Phương pháp này cho phép hệ thống xử lý lời nhắc người dùng mới nhanh hơn, cải thiện hơn nữa trải nghiệm của người dùng.

Các nhà phát triển quan tâm đến việc tận dụng các tính năng tái sử dụng bộ đệm KV tiên tiến này có thể tìm thêm thông tin và tài liệu trên GitHub và khám phá cách tích hợp các tối ưu hóa này vào ứng dụng LLM của họ để cải thiện hiệu suất và thông lượng.