Artikel nach Tag: kv-cache

TurboQuant: verlustfreie KV-Cache-Komprimierung für KI

Erfahren Sie, wie Googles TurboQuant Transformer-Speicher auf 3 Bits komprimiert mit PolarQuant und QJL. Benchmarks auf Gemma, Mistral. Optimierung für KI-Entwickler.

TurboQuant: 3-Bit-KV-Cache für LLM ohne Verluste

Erfahren Sie, wie Google TurboQuant den Key-Value-Cache von LLM auf 3 Bits komprimiert und die Inferenz um das 8-Fache beschleunigt. Benchmarks auf Gemma/Mistral, Anwendung in RAG. Für Entwickler.

Prompt Caching LLM: KV cache 10-mal günstiger

Prompt Caching Aufschlüsselung: Wie OpenAI und Anthropic KV-Attention cachen, um Kosten und Verzögerungen zu reduzieren. Technische Details für Entwickler, Inferenz-Beispiele. Beschleunigen Sie Ihre LLM-Abfragen.

Dateizugriff im lokalen AI-Agent: Tools

Implementierung des Dateizugriffs für lokalen AI-Agent: permission gate, auto-verify, Behebung von KV-cache-Bugs. Technische Details für Entwickler. Studieren Sie die Architektur.

Lokale 200B-Modelle: Bonsai und TurboQuant

Aufschlüsselung der 1-Bit-Gewichte Bonsai 8B und KV-Cache-Kompression TurboQuant. Speicherverringerung 14x für Gewichte, 6x für Cache. Berechnungen für 235B-Modelle. Erfahren Sie, wie man Giganten lokal ausführt.

TurboQuant: 6x Komprimierung des LLM KV-Caches

Analyse von Googles TurboQuant: PolarQuant + QJL für 6x KV-Cache-Komprimierung ohne Genauigkeitsverlust. Inferenz-Beschleunigung bis zu 8x. Benchmarks, Funktionsprinzip für LLM-Entwickler.