Новые решения для оптимизации KV-кэша в больших языковых моделях

Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способность обрабатывать длинные контексты. Однако возникла важная проблема: требования к памяти для хранения кэша ключ-значение (KV) значительно увеличиваются с ростом числа слоев модели и длины входных последовательностей.

Проблема с KV-кэшем

Кэш KV требует значительного объема памяти на GPU, что создает проблемы с эффективностью при развертывании на больших масштабах. Например, LLaMA2-7B требует около 62.5 ГБ памяти GPU для кэша KV при длине входной последовательности 128K токенов.

Решение SimLayerKV

Исследователи из Sea AI Lab и Сингапурского университета менеджмента предложили метод SimLayerKV, который направлен на снижение избыточности кэша KV между слоями, выбирая “ленивые” слои для исключения из кэша. Это позволяет значительно сократить использование памяти без необходимости повторной тренировки моделей.

Как это работает?

SimLayerKV анализирует паттерны внимания и определяет слои, которые вносят минимальный вклад в моделирование долгосрочных зависимостей. Эти слои помечаются как “ленивые”, и их кэш KV уменьшается во время вывода, в то время как остальные слои сохраняют полный кэш.

Преимущества SimLayerKV

Метод достиг коэффициента сжатия кэша KV 5× с минимальным снижением производительности всего на 1.2%. Например, модель Mistral-7B показала высокие результаты при использовании уменьшенного кэша KV и значительно снизила потребление памяти.

Преимущества для бизнеса

SimLayerKV предоставляет эффективный и простой способ решения проблемы кэша KV в больших языковых моделях. Сосредоточившись на снижении избыточности между слоями, он позволяет достичь значительной экономии памяти с минимальным влиянием на производительность.

Внедрение ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, начните с анализа, как ИИ может изменить вашу работу. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ, и подберите подходящее решение.

Внедряйте ИИ постепенно: начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и KPI. На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.

Дополнительные ресурсы

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.