“`html
KVSharer: Эффективное решение для оптимизации использования памяти в ИИ
В последнее время большие языковые модели (LLM), основанные на архитектуре Transformer, продемонстрировали выдающиеся способности в различных задачах. Однако увеличение размера модели приводит к значительным затратам памяти на GPU во время вывода.
Что такое KV кеш?
KV кеш — это метод, который сохраняет ранее вычисленные ключи и значения в процессе внимания, что позволяет ускорить последующие шаги и улучшить общую скорость вывода.
Проблемы существующих методов
Большинство методов сжатия KV кеша сосредоточены на компрессии внутри одного слоя Transformer, в то время как стратегии сжатия по слоям остаются недостаточно исследованными. Это приводит к неэффективному использованию ресурсов и увеличению потребности в вычислительной мощности.
Решение KVSharer
Группа исследователей из Шанхайского университета Цзяо Тунг и других учреждений разработала метод KVSharer, который позволяет сжимать KV кеши без дополнительного обучения. Этот метод использует стратегию совместного использования кешей между слоями, что значительно снижает потребление памяти GPU при сохранении производительности модели.
Как работает KVSharer?
KVSharer работает в два этапа:
- Поиск стратегии совместного использования кешей между слоями.
- Использование найденных кешей в следующих шагах генерации.
Преимущества KVSharer
Метод позволяет:
- Снизить потребление памяти на 30%.
- Сохранить 90-95% производительности оригинальной модели при уровне сжатия ниже 25%.
- Ускорить генерацию как минимум в 1.3 раза.
Заключение
KVSharer предлагает эффективное решение для снижения потребления памяти и повышения скорости вывода в LLM, используя подход совместного использования кешей. Этот метод легко интегрируется с существующими методами сжатия и может быть применен к различным задачам без необходимости дополнительного обучения.
Как использовать ИИ в вашей компании?
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, рассмотрите внедрение KVSharer. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите ключевые показатели эффективности (KPI) и подберите подходящее решение.
Начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot, который поможет отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.
“`
