«`html
Введение в SCBench
SCBench — это новый стандарт для оценки методов работы с длинным контекстом в больших языковых моделях (LLMs). Он помогает исследовать, как эффективно использовать кэш ключей и значений (KV) в многоходовых взаимодействиях.
Проблемы и решения
Долгосрочные модели имеют сложности с вычислительной эффективностью и использованием памяти. Оптимизации, такие как PagedAttention и RadixAttention, помогают улучшить использование кэша, но часто тестируются только в однократных сценариях.
Этапы оценки
SCBench анализирует четыре ключевых этапа работы с кэшем KV:
- Генерация: использование разреженного внимания и сжатия подсказок.
- Сжатие: методы, такие как сброс кэша KV и квантование.
- Извлечение: получение необходимых блоков кэша KV для оптимизации производительности.
- Загрузка: динамическая передача данных KV для вычислений.
Результаты исследований
Исследования показали, что методы с O(n) производительностью лучше работают в многоходовых сценариях, в то время как sub-O(n) методы сталкиваются с трудностями.
Практическое применение ИИ
Чтобы ваша компания могла развиваться с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
- Выберите подходящее решение и внедряйте его постепенно.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Получите помощь
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решениями от saile.ru. Будущее уже здесь!
«`
