Das Deepdive-Projekt Llama3 From Scratch zeigt, wie die KV-Cache-Technik zur Optimierung des Generierungsprozesses von Llama3-Modellen mit mehreren Wörtern eingesetzt werden kann. Diese Technik ist ein wichtiger Optimierer für die Inferenzphase von großen Sprachmodellen und kann die Effizienz der Generierung erheblich verbessern.
Der Hauptprozess des Projekts zur Generierung mehrerer Wörter umfasst Folgendes:
- Schleife zur Vorhersage des nächsten Tokens, bis das End-Token erreicht ist
- Verwenden Sie KV-Cache, um zuvor berechnete Schlüsselwerte zu speichern, um wiederholte Berechnungen zu vermeiden
- Die Generationslänge wird durch den Parameter max_seq_len gesteuert
Der Hauptvorteil der KV-Cache-Technik besteht darin, dass bei der Generierung neuer Wörter die Neuberechnung der Schlüssel-Wert-Matrix aller vorherigen Token vermieden wird, wodurch die Rechenkomplexität des Generierungsprozesses von O(n²) auf O(n) reduziert wird, was besonders bei der Generierung langer Texte wichtig ist.
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