عزز كفاءة الذكاء الاصطناعي باستخدام التخزين المؤقت الفوري! تعرّف على كيفية تقليل زمن الوصول، وخفض التكاليف، وتوسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام هذه التقنية القوية.
التخزين المؤقت للمطالبات هو تقنية تحسين تُستخدم بشكل أساسي مع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى. وهي تتضمن تخزين نتائج معالجة موجه إدخال معين (أو أجزاء منه) بحيث يمكن استرجاع النتيجة المخزنة بسرعة وإعادة استخدامها في حال تلقي نفس الموجه أو موجه مشابه جدًا مرة أخرى، بدلاً من إعادة حسابها من الصفر. يقلل هذا الأمر بشكل كبير من زمن الاستنتاج، ويقلل من التكاليف الحسابية المرتبطة بتشغيل نماذج قوية مثل GPT-4، ويحسن الكفاءة الكلية وقابلية التوسع في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
عندما تعالج معالج الشبكة العصبية LLM مطالبة ما، فإنها تمر بعدة خطوات حسابية، بما في ذلك الترميز والحسابات المعقدة داخل طبقات شبكتها العصبية، وغالبًا ما تتضمن آليات الانتباه. يخزن التخزين المؤقت للمطالب عادةً الحالة الحسابية الوسيطة (مثل أزواج المفاتيح-القيم في طبقات الانتباه في بنية المحولات، وغالبًا ما يشار إليها باسم ذاكرة التخزين المؤقت KV) المرتبطة بمطالبة معينة أو بادئة لمطالبة. عند وصول مطالبة جديدة، يتحقق النظام مما إذا كانت البادئة الخاصة بها تتطابق مع مطالبة تمت معالجتها وتخزينها مؤقتًا مسبقًا. إذا تم العثور على تطابق، يتم استرجاع الحالة الوسيطة المخزنة مؤقتًا، مما يسمح للنموذج بتجاوز خطوات الحساب الأولية والبدء في توليد الاستجابة من تلك الحالة المحفوظة. هذا الأمر فعال بشكل خاص في الذكاء الاصطناعي التخاطبي أو السيناريوهات التي تتشارك فيها المطالبات بدايات مشتركة. غالبًا ما تستخدم الأنظمة مخازن القيمة الرئيسية مثل Redis أو Memcached لإدارة هذه المخازن المؤقتة بكفاءة.
يوفر تنفيذ التخزين المؤقت الفوري العديد من المزايا:
يعد التخزين المؤقت الفوري ذا قيمة في مختلف الأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي:
من المفيد التمييز بين التخزين المؤقت الفوري والتقنيات الأخرى ذات الصلة:
في حين أن التخزين المؤقت للمطالبات يرتبط في الغالب مع LLMs، فإن المبدأ الأساسي لحسابات التخزين المؤقت يمكن أن ينطبق في النماذج المعقدة متعددة الوسائط حيث تتفاعل المطالبات النصية مع طرائق أخرى، على الرغم من أنه أقل شيوعًا في مهام الرؤية الحاسوبية القياسية مثل اكتشاف الأشياء باستخدام نماذج مثل Ultralytics YOLO(انظر مقارنات نماذج YOLO ). تعمل المنصات مثل Ultralytics HUB على تبسيط نشر نماذج الذكاء الاصطناعي وإدارتها، حيث يمكن أن تكون التحسينات مثل التخزين المؤقت ضرورية للأداء في بيئات الإنتاج(تعرف على أفضل ممارسات النشر).
AR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI
