Artykuły według tagu: kv-cache

TurboQuant: kompresja KV-cache’u AI bez strat

Dowiedz się, jak TurboQuant od Google kompresuje pamięć transformerów do 3 bitów za pomocą PolarQuant i QJL. Benchmarki na Gemma, Mistral. Optymalizacja dla programistów AI.

TurboQuant: 3-bitowy KV-cache dla LLM bez strat

Dowiedz się, jak Google TurboQuant kompresuje key-value cache LLM do 3 bitów, przyspieszając inferencję 8-krotnie. Benchmarki na Gemma/Mistral, zastosowanie w RAG. Dla programistów.

Prompt Caching LLM: KV-cache 10 razy tańszy

Analiza Prompt Caching: jak OpenAI i Anthropic cachują KV attention w celu obniżenia kosztów i opóźnień. Szczegóły techniczne dla deweloperów, przykłady inference. Przyspiesz swoje zapytania LLM.

Dostęp do plików w lokalnym agencie AI: narzędzia

Realizacja dostępu do plików dla lokalnego agenta AI: permission gate, auto-verify, eliminacja błędów KV-cache. Szczegóły techniczne dla deweloperów. Zapoznaj się z architekturą.

Lokalne modele 200B: Bonsai i TurboQuant

Analiza 1-bitowych wag Bonsai 8B i kompresji KV-cache TurboQuant. Redukcja pamięci w 14x dla wag, 6x dla cache. Obliczenia dla modeli 235B. Dowiedz się, jak uruchomić gigantów lokalnie.

TurboQuant: kompresja KV-cache’u LLM 6-krotnie

Rozłóż TurboQuant od Google: PolarQuant + QJL do 6x kompresji KV-cache bez utraty precyzji. Przyspieszenie inferencji do 8x. Benchmarki, zasada działania dla deweloperów LLM.