Cache KV e Gestione della Memoria
Cache KV e Gestione della Memoria
Quando un modello genera testo, non ricalcola tutto da capo per ogni nuovo token. Invece, memorizza le chiavi e i valori dei livelli di attenzione in una cache, chiamata cache KV.
La cache KV cresce con il progredire della conversazione. Per ogni nuovo token generato, il modello aggiunge nuove chiavi e valori alla cache.
Esistono diverse tecniche di ottimizzazione per la cache KV: Multi-Query Attention e Grouped Query Attention riducono la dimensione della cache condividendo le chiavi e i valori tra più teste di attenzione.
La cache KV è anche il motivo per cui la dimensione del contesto è così importante per la memoria. Un contesto di 128K con un modello 70B può consumare decine di gigabyte solo per la cache KV.
Tecniche come KV cache quantization e sliding window attention aiutano a gestire la crescita della memoria, rendendo possibile l'esecuzione di contesti molto lunghi su hardware limitato.
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