StreamingLLM

StreamingLLM — это эффективная структура, которая позволяет развертывать крупномасштабные языковые модели (LLM) в приложениях потоковой обработки без ущерба для эффективности и производительности. Он решает проблемы кэширования состояний ключей и значений (KV) предыдущих токенов во время и невозможности популярных LLM обобщаться до более длинных текстов, чем длина их обучающей последовательности. Благодаря введению механизма поглощения внимания и сохранению начальных токенов StreamingLLM позволяет LLM, обученным с окном внимания конечной длины, обрабатывать последовательности бесконечной длины без тонкой настройки. Он превосходит базовые показатели пересчета скользящих окон вплоть до 22,2-кратного ускорения.

Ключевые особенности:

1. Эффективное развертывание: StreamingLLM позволяет использовать LLM в приложениях потоковой обработки без ущерба для эффективности или производительности.

2. Механизмы поглощения внимания: сохраняя начальные токены в качестве механизмов поглощения внимания, StreamingLLM восстанавливает производительность внимания окна, даже когда длина текста превышает размер кэша.

3. Обобщение до бесконечной длины последовательности: с помощью StreamingLLM LLM могут обрабатывать входные данные любой длины без необходимости сброса кэша или потери эффективности.

4. Улучшенное развертывание потоковой обработки: добавление токена-заполнителя в качестве выделенного механизма поглощения внимания во время предварительной подготовки еще больше повышает эффективность развертывания потоковой обработки.

5. Оптимизация скорости: в условиях потоковой обработки StreamingLLM достигает ускорения до 22,2 раз по сравнению с базовыми показателями пересчета скользящих окон.

Варианты использования:

1. Многораундовые диалоги: StreamingLLM оптимизирован для сценариев, в которых моделям требуется непрерывная работа без интенсивного использования памяти или зависимости от прошлых данных, что делает его идеальным для многораундовых диалогов.

2. Ежедневные помощники на основе LLM: благодаря StreamingLLM ежедневные помощники могут работать непрерывно и генерировать ответы на основе последних бесед без необходимости обновления кэша или длительного пересчета.

StreamingLLM — это эффективная структура, которая позволяет развертывать LLM в приложениях потоковой обработки, сохраняя при этом высокую производительность и эффективность. Благодаря введению механизмов поглощения внимания и сохранению начальных токенов StreamingLLM позволяет LLM обрабатывать последовательности бесконечной длины без тонкой настройки. Он особенно полезен для многораундовых диалогов и ежедневных помощников на основе LLM, предлагая улучшенное развертывание потоковой обработки и значительную оптимизацию скорости по сравнению с традиционными методами.