Введение в SCBench и его значение

Долгосрочные контекстные модели (LLMs) открывают новые возможности, такие как анализ кода и ответы на вопросы по длинным документам. Однако они сталкиваются с проблемами эффективности и использования памяти. Решения, основанные на кэшировании ключей и значений (KV), помогают улучшить эти аспекты.

Проблемы и решения

Оптимизации, такие как PagedAttention и RadixAttention, направлены на снижение затрат памяти и оптимизацию использования кэша. Однако многие из них тестируются только в однопроходных сценариях, что не отражает реальных условий.

SCBench: новый стандарт оценки

Исследователи из Microsoft и Университета Суррея разработали SCBench — стандарт для оценки методов долгосрочного контекста в LLM, сосредоточенный на кэше KV. Он включает четыре этапа: генерация, сжатие, извлечение и загрузка, и охватывает 12 задач.

Ключевые этапы SCBench

1. **Генерация**: включает техники, такие как разреженное внимание.

2. **Сжатие**: методы, такие как сброс кэша KV.

3. **Извлечение**: получение необходимых блоков кэша KV для оптимизации.

4. **Загрузка**: динамическая передача данных KV для вычислений.

Результаты исследований

В ходе экспериментов были протестированы шесть открытых LLM, включая Llama-3.1 и GLM-4. Результаты показали, что методы с под-O(n) памятью плохо работают в многопроходных сценариях, в то время как O(n) методы показывают хорошие результаты.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

• Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
• Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
• Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
• Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
• На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Получите помощь

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Заключение

SCBench предоставляет ценные данные для улучшения долгосрочных контекстных моделей и архитектур. Это важный шаг к более эффективному использованию ИИ в реальных приложениях.