Как уменьшить размер KV-cache (GQA, MQA, sliding window)?

KV-cache (Key-Value cache) в контексте моделей с GQA (Grouped Query Attention), MQA (Multi-Query Attention) и sliding window используется для хранения промежуточных ключей и значений внимания, чтобы ускорить генерацию текста. Чтобы уменьшить размер KV-cache, можно применить следующие подходы:

• Sliding window: хранить в кеше только последние N токенов, а не всю историю. Это ограничивает размер кеша и уменьшает потребление памяти.
• MQA вместо GQA: MQA использует один ключ и значение для всех голов внимания, что значительно уменьшает размер кеша по сравнению с GQA, где для каждой головы хранится отдельный ключ и значение.
• Квантование KV-cache: хранить ключи и значения в сжатом виде, например, с пониженной точностью (float16, int8), чтобы уменьшить объем памяти.
• Удаление неактуальных элементов: периодически очищать или сжимать кеш, удаляя устаревшие или наименее важные элементы.

Пример использования sliding window:

window_size = 512  # количество токенов в кеше
kv_cache = kv_cache[-window_size:]

Таким образом, комбинируя эти методы, можно эффективно уменьшить размер KV-cache без значительной потери качества генерации.