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 ngôn ngữ đã nêu bật tầm quan trọng của việc quản lý bộ đệm khóa-giá trị (KV) hiệu quả. Bằng cách giảm tải bộ đệm KV sang bộ nhớ CPU, thời gian phản hồi được cải thiện đáng kể, 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 quy mô lớn (LLM) được sử dụng trong các tác vụ như trả lời câu hỏi và tạo mã, yêu cầu chuyển đổi lời nhắc của người dùng thành mã thông báo, sau đó là các phép biến đổi vectơ dày đặc.

Quá trình lấy lại bộ đệm KV là một thách thức. Điều này đòi hỏi các quyết định chiến lược về việc lưu giữ bộ nhớ, mức độ ưu tiên xóa và thời gian đưa ra các lời nhắc mới. Một bộ tính năng trong một số công cụ tối ưu hóa LLM nhất định nhằm giải quyết những vấn đề này, cung cấp cho nhà phát triển khả năng sử dụng lại lời nhắc hệ thống trong thời gian thực. Điều này đặc biệt hữu ích cho các chatbot doanh nghiệp có lưu lượng người dùng cao. Cách tiếp cận này cải thiện tốc độ suy luận cho các ứng dụng như vậy lên gấp 5 lần.

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

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

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