عزز كفاءة الذكاء الاصطناعي باستخدام التخزين المؤقت الفوري! تعلم 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) لتسريع عملية الاستدلال. وهي تعمل عن طريق تخزين النتائج الحسابية الوسيطة لجزء أولي من المطالبة. عندما تشترك مطالبة جديدة في نفس البداية، والمعروفة باسم البادئة، يمكن للنموذج إعادة استخدام هذه الحالات المخزنة مؤقتًا بدلاً من إعادة حسابها. تقلل هذه الطريقة بشكل كبير من زمن الاستجابة والحمل الحسابي المطلوب لتوليد استجابة، مما يجعلها فعالة بشكل خاص في التطبيقات التي تتضمن الذكاء الاصطناعي التخاطبي أو الاستعلامات المتكررة. من خلال تجنب العمليات الحسابية الزائدة عن الحاجة، يعمل التخزين المؤقت الفوري على تحسين الإنتاجية وخفض التكاليف التشغيلية.
عندما يعالج LLM تسلسلًا من النص، فإنه يحسب الحالات الداخلية لكل رمز داخل نافذة السياق الخاص به. هذا جزء مكلف حسابيًا من العملية، خاصةً بالنسبة للمطالبات الطويلة. تتمثل الفكرة الأساسية وراء التخزين المؤقت للمطالبات، والذي يُطلق عليه غالبًا التخزين المؤقت KV، في حفظ هذه الحالات الداخلية، وتحديدًا أزواج المفاتيح-القيم (KV) في آلية الانتباه. على سبيل المثال، إذا قام النموذج بمعالجة البادئة "ترجمة النص الإنجليزي التالي إلى الفرنسية:"، فإنه يخزن الحالة الناتجة. عندما يتلقى لاحقًا مطالبة كاملة مثل "ترجمة النص الإنجليزي التالي إلى الفرنسية: "مرحبًا أيها العالم!"، يمكنه تحميل الحالة المخزنة مؤقتًا للعبارة الأولية والبدء في عملية حسابية للجزء الجديد فقط. وهذا يجعل عملية توليد النص أسرع بكثير للطلبات اللاحقة المماثلة. صُمّمت أنظمة مثل مشروع vLLM مفتوح المصدر لإدارة هذه العملية بكفاءة، مما يحسّن إنتاجية محرك الاستدلال بشكل عام.
يُعد التخزين المؤقت الفوري للتخزين المؤقت تحسينًا حاسمًا للعديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي، مما يعزز تجربة المستخدم من خلال توفير استجابات أسرع.
من المفيد تمييز التخزين المؤقت الفوري عن التقنيات الأخرى ذات الصلة في التعلم الآلي (ML):
في حين أن التخزين المؤقت للمطالبات يرتبط في الغالب بمهام التخزين المؤقت، يمكن تطبيق المبدأ الأساسي لحسابات التخزين المؤقت في النماذج المعقدة متعددة الوسائط حيث تتفاعل المطالبات النصية مع طرائق أخرى. ومع ذلك، فهو أقل شيوعًا في مهام الرؤية الحاسوبية القياسية مثل اكتشاف الأجسام باستخدام نماذج مثل Ultralytics YOLO11. تُعد منصات نشر النماذج حيث تصبح التحسينات مثل التخزين المؤقت ضرورية للأداء في بيئات الإنتاج، كما هو مفصل في الموارد من مزودي الخدمة مثل Anyscale و NVIDIA.
