یک مقایسه ی مهم:
LLM inference speed with 🆚 without KV caching
این مقایسه به یکی از مهم‌ترین تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) اشاره دارد!

KV Cache:
■ روشی است که در آن بردارهای Key و Value مربوط به توکن‌های قبلی ذخیره می‌شوند تا در هر مرحله تولید متن دوباره محاسبه نشوند.

❌بدون KV Cache:
معایب:
-تمام توکن‌های قبلی بارها پردازش می‌شوند.
-سرعت بسیار کمتر است.
-هزینه محاسباتی زیاد است.

✅با KV Cache:
+فقط توکن جدید پردازش می‌شود.(مزیت)
+پاسخ‌دهی چندین برابر سریع‌تر می‌شود.(مزیت)
-مصرف حافظه افزایش می‌یابد.(چالش)
به همین دلیل تقریباً تمام LLMهای امروزی برای تولید متن بلادرنگ به KV Cache متکی هستند.

#KVCACHING
#LLMs
@toobabigdatascience