La carrera de compresión de caché KV: TurboQuant vs OSCAR vs EpiCache
Los modelos de lenguaje grande (LLM) de contexto largo se enfrentan a un cuello de botella en la memoria que no tiene nada que ver con los pesos del modelo.…
Acelere la carga del modelo LLM y aumente las ventanas de contexto con GPUDirect en Amazon FSx para Lustre y TurboQuant
Si está iterando sobre la implementación de modelos de lenguaje grande (LLM) en instancias de GPU de AWS, probablemente haya notado que cuanto más grande sea el modelo que se…
Qdrant TurboQuant explicado: ¿Es TurboQuant la solución milagrosa?
como un equilibrio entre la memoria y el recuerdo. El estándar es Float32 con alta fidelidad y alto costo de memoria. La solución básica es la cuantificación escalar, que reduce…
Conozca Turbovec: un índice de vectores de óxido con enlaces de Python y construido sobre el algoritmo TurboQuant de Google
La búsqueda de vectores sustenta la mayoría de los canales de generación aumentada de recuperación (RAG). A escala, resulta caro. Almacenar 10 millones de documentos incrustados en float32 consume 31…
KV Cache está consumiendo tu VRAM. Así es como Google lo solucionó con TurboQuant.
En cualquier momento con Transformers, ya sabes que la atención es el cerebro de toda la operación. Es lo que permite al modelo determinar qué tokens se comunican entre sí…
Google presenta TurboQuant: un nuevo algoritmo de compresión que reduce 6 veces la memoria caché de valores-clave LLM y ofrece una aceleración de hasta 8 veces, todo sin pérdida de precisión
La ampliación de los modelos de lenguaje grande (LLM) está cada vez más limitada por la sobrecarga de comunicación de la memoria entre la memoria de alto ancho de banda…