Caché KV y Gestión de Memoria
Caché KV y Gestión de Memoria
Cuando un modelo genera texto, no recalcula todo desde cero para cada nuevo token. Almacena las claves y valores en un caché, llamado caché KV.
El caché KV crece a medida que avanza la conversación. Por cada nuevo token, el modelo añade nuevas claves y valores.
Existen varias técnicas de optimización: Multi-Query Attention y Grouped Query Attention reducen el tamaño del caché compartiendo claves y valores.
El caché KV explica por qué el tamaño del contexto es tan importante para la memoria. Un contexto de 128K con un modelo 70B puede consumir decenas de GB.
Técnicas como la cuantización del caché KV y la atención de ventana deslizante ayudan a gestionar el crecimiento de la memoria.
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