Инференсте prefix кэшинг деген эмне?

Көп тилдүү моделдердин (LLM) inference учурунда prefix caching — бул оптимизация техникасы, анда мурда иштелип чыккан токендер үчүн аралык эсептөөлөр сакталат жана кийинки токенду түзүүдө кайра колдонулат.

Мәтин түзүүдө модель ар бир токенду кезектешип иштетип, жашыруун абалдарды эсептейт. Жаңы токенду кошуу учурунда бардык абалдарды кайра эсептөө ордуна, prefix caching алдын ала түзүлгөн бөлүктүн (азыркы түзүлгөн бөлүк) натыйжаларын сактап, түздөн-түз колдонууга мүмкүндүк берет.

Бул инференцияны кыйла тездетет, эсептөө жүктөмүн жана кечигүүнү азайтат, өзгөчө узун последовательдүүлүктөрдү түзүүдө.

Бул так ошондой көрүнөт:

• t кадамында, 1..t токендер үчүн абалдар эсептелет.
• t+1 кадамында, 1..t токендер үчүн абалдар cacheтен алынып, гана t+1 токен үчүн абал эсептелет.

Ошондуктан, prefix caching — LLMдерде эффективдүү жана тез чыгуу үчүн негизги техника.