KV-Cache und Speicherverwaltung
KV-Cache und Speicherverwaltung
Wenn ein Modell Text generiert, berechnet es nicht alles für jeden neuen Token neu. Es speichert die Schlüssel und Werte der Aufmerksamkeit in einem Cache, dem KV-Cache.
Der KV-Cache wächst mit fortschreitendem Gespräch. Für jeden neuen Token fügt das Modell neue Schlüssel und Werte hinzu.
Es gibt mehrere Optimierungstechniken: Multi-Query Attention und Grouped Query Attention reduzieren die Cache-Größe durch gemeinsame Nutzung von Schlüsseln und Werten.
Der KV-Cache erklärt, warum die Kontextgröße für den Speicher so wichtig ist. Ein 128K-Kontext mit einem 70B-Modell kann Dutzende GB verbrauchen.
Techniken wie KV-Cache-Quantisierung und Sliding-Window-Attention helfen, das Speicherwachstum zu bewältigen.
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