
«`html
Большие языковые модели (LLM) становятся лучше в работе с длинными контекстами. С увеличением их использования возникает необходимость в эффективной поддержке быстрого вывода. Однако, работа с длинными контекстами вызывает проблемы с кэшированием ключей и значений, что приводит к снижению производительности.
Существующие методы сталкиваются с тремя основными проблемами:
Стратегии удаления старых данных из кэша помогают сохранять память, но могут привести к потере точности, что особенно заметно в задачах, таких как разговоры. Решение заключается в более эффективном использовании памяти без потери скорости.
Исследователи из Carnegie Mellon University и ByteDance предложили метод ShadowKV, который хранит низкоранговый кэш ключей и выгружает кэш значений. Это позволяет уменьшить использование памяти и повысить скорость обработки. ShadowKV использует точные методы выбора пар ключ-значение и создает только необходимые разреженные пары по мере необходимости.
Алгоритм ShadowKV делится на два основных этапа: предварительное заполнение и декодирование. На этапе предварительного заполнения происходит сжатие кэша ключей и выгрузка кэша значений в память ЦП, что значительно ускоряет обработку данных.
Метод позволяет обрабатывать больший объем данных с меньшими задержками и повышает скорость обработки при сохранении точности. ShadowKV может поддерживать до 6 раз большие объёмы пакетов, что превосходит возможности безграничного размера пакета.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта, используйте ShadowKV для оптимизации процессов.
Это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru!
«`
Оставьте заявку — мы свяжемся с вами и расскажем, как начать работу