KV Cache Sharing to technika optymalizacji wydajności modeli LLM, która polega na ponownym wykorzystywaniu obliczonych już stanów uwagi (kluczy i wartości) dla identycznych sekwencji tokenów przez wielu użytkowników lub warstwy modelu. Rozwiązanie to pozwala znacząco zredukować zapotrzebowanie na pamięć VRAM oraz przyspieszyć generowanie odpowiedzi poprzez eliminację powtarzalnych obliczeń, co jest szczególnie istotne w systemach wieloagentowych i środowiskach o dużej liczbie zapytań.
📖 Dowiedz się więcej w kontekście:
Reklama
