O projeto Deepdive Llama3 From Scratch demonstra como a técnica KV-Cache pode ser usada para otimizar o processo de geração de várias palavras para modelos Llama3. Essa técnica é um otimizador essencial para a fase de inferência de grandes modelos de linguagem e pode melhorar significativamente a eficiência da geração.
O principal processo do projeto para obter a geração de várias palavras inclui:
- Faça um loop para prever o próximo token até que o token final seja encontrado
- Use o KV-Cache para armazenar valores de chave computados anteriormente para evitar cálculos repetidos
- O comprimento da geração é controlado pelo parâmetro max_seq_len
A principal vantagem da técnica KV-Cache é que ela evita recalcular a matriz de valor-chave de todos os tokens anteriores ao gerar novas palavras, o que reduz a complexidade computacional do processo de geração de O(n²) para O(n), o que é especialmente importante para a geração de textos longos.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepdive Llama3 From Scratch: Ensinando você a implementar modelos Llama3 a partir do zeroO
