태그별 기사: kv-cache

TurboQuant: AI를 위한 무손실 KV-cache 압축

Google의 TurboQuant가 PolarQuant와 QJL을 사용하여 트랜스포머 메모리를 3비트까지 압축하는 방법을 알아보세요. Gemma, Mistral 벤치마크. AI 개발자를 위한 최적화.

TurboQuant: 손실 없는 LLM용 3비트 KV-cache

Google TurboQuant가 LLM의 키-값 캐시를 3비트로 압축해 추론을 8배 가속화하는 방법을 알아보세요. Gemma/Mistral 벤치마크, RAG 적용. 개발자를 위한.

Prompt Caching LLM: KV cache 10배 저렴

Prompt Caching 분석: OpenAI와 Anthropic이 비용과 지연을 줄이기 위해 KV attention을 캐싱하는 방법. 개발자를 위한 기술 세부 사항, inference 예제. LLM 쿼리를 가속화하세요.

로컬 AI 에이전트의 파일 액세스: 도구

로컬 AI 에이전트용 파일 액세스 구현: 권한 게이트, 자동 검증, KV-cache 버그 수정. 개발자를 위한 기술 세부 사항. 아키텍처를 연구하세요.

로컬 200B 모델: Bonsai와 TurboQuant

1-bit 가중치 Bonsai 8B와 KV-cache 압축 TurboQuant 분석. 가중치 14배, 캐시 6배 메모리 감소. 235B 모델 계산. 거대 모델을 로컬에서 실행하는 방법 알아보기.

TurboQuant: LLM KV-cache 6배 압축

Google의 TurboQuant 분석: PolarQuant + QJL로 정확도 손실 없이 6배 KV-cache 압축. 추론 가속 최대 8배. LLM 개발자를 위한 벤치마크, 작동 원리.