LLMOps
Beschleunigen Sie Ihre LLM-Schlussfolgerung
Die Transformer-Architektur ist wohl eine der wirkungsvollsten Innovationen im modernen Deep Studying. Vorgeschlagen im berühmten Papier aus dem Jahr 2017 „Aufmerksamkeit ist alles, was Sie brauchen„Es ist zum bevorzugten Ansatz für die meisten sprachbezogenen Modelle geworden, einschließlich aller Massive Language Fashions (LLMs), wie z GPT-Familiesowie viele Pc-Imaginative and prescient-Aufgaben.
Mit zunehmender Komplexität und Größe dieser Modelle steigt auch die Notwendigkeit, ihre Inferenzgeschwindigkeit zu optimieren, insbesondere bei Chat-Anwendungen, bei denen die Benutzer sofortige Antworten erwarten. Das Schlüsselwert-Caching (KV) ist ein cleverer Trick, um genau das zu erreichen – sehen wir uns an, wie es funktioniert und wann man es verwendet.
Bevor wir uns mit dem KV-Caching befassen, müssen wir einen kurzen Abstecher zum Aufmerksamkeitsmechanismus machen, der in Transformatoren verwendet wird. Um zu erkennen und zu verstehen, wie KV-Caching die Transformatorinferenz optimiert, muss man verstehen, wie es funktioniert.
Wir werden uns auf autoregressive Modelle konzentrieren, die zur Textgenerierung verwendet werden. Zu diesen sogenannten Decoder-Modellen gehören die GPT-Familie, Zwillinge, Claudeoder GitHub-Copilot. Sie werden auf eine einfache Aufgabe trainiert: die Vorhersage des nächsten Tokens in der Reihenfolge. Bei der Inferenz wird dem Modell etwas Textual content zur Verfügung gestellt und seine Aufgabe besteht darin…