Bộ nhớ đệm nhắc nhở

Cách thức hoạt động của bộ nhớ đệm nhanh

Khi LLM xử lý lời nhắc, nó sẽ trải qua một số bước tính toán, bao gồm mã hóa và các phép tính phức tạp trong các lớp mạng nơ-ron của nó, thường liên quan đến các cơ chế chú ý . Bộ nhớ đệm lời nhắc thường lưu trữ trạng thái tính toán trung gian (như các cặp khóa-giá trị trong các lớp chú ý của kiến trúc Transformer , thường được gọi là bộ nhớ đệm KV) được liên kết với một lời nhắc nhất định hoặc tiền tố của lời nhắc. Khi một lời nhắc mới đến, hệ thống sẽ kiểm tra xem tiền tố của nó có khớp với lời nhắc đã được xử lý và lưu trong bộ nhớ đệm trước đó hay không. Nếu tìm thấy sự trùng khớp, trạng thái trung gian được lưu trong bộ nhớ đệm sẽ được truy xuất, cho phép mô hình bỏ qua các bước tính toán ban đầu và bắt đầu tạo phản hồi từ trạng thái đã lưu đó. Điều này đặc biệt hiệu quả trong AI đàm thoại hoặc các tình huống mà lời nhắc có chung phần đầu. Các hệ thống thường sử dụng các kho lưu trữ khóa-giá trị như Redis hoặc Memcached để quản lý các bộ nhớ đệm này một cách hiệu quả.

Lợi ích của việc lưu trữ tạm thời

Việc triển khai bộ nhớ đệm nhanh chóng mang lại một số lợi thế:

• Giảm độ trễ: Tăng tốc đáng kể thời gian phản hồi cho các truy vấn lặp lại hoặc tương tự, nâng cao trải nghiệm của người dùng trong các ứng dụng tương tác như chatbot .
• Giảm chi phí tính toán: Giảm tải cho phần cứng đắt tiền như GPU , giúp tiết kiệm chi phí, đặc biệt là khi sử dụng tài nguyên điện toán đám mây hoặc lệnh gọi API tới LLM thương mại .
• Cải thiện thông lượng: Cho phép hệ thống xử lý nhiều yêu cầu cùng lúc khi giải phóng tài nguyên nhanh hơn.
• Tính nhất quán: Đảm bảo phản hồi giống hệt nhau cho các lời nhắc giống hệt nhau, điều này có thể mong muốn trong một số ứng dụng nhất định.

Ứng dụng trong thế giới thực

Bộ nhớ đệm nhanh chóng có giá trị trong nhiều hệ thống do AI điều khiển:

1. AI đàm thoại và Trợ lý ảo: Trong các hệ thống như trợ lý ảo dịch vụ khách hàng, nhiều cuộc trò chuyện bắt đầu bằng những lời chào tương tự hoặc những câu hỏi phổ biến (ví dụ: "Giờ làm việc của bạn là mấy giờ?", "Tôi có thể đặt lại mật khẩu của mình như thế nào?"). Lưu trữ bộ nhớ đệm quá trình xử lý ban đầu của các đầu vào phổ biến này cho phép hệ thống phản hồi nhanh hơn nhiều. Ví dụ: trạng thái xử lý sau khi xử lý "Xin chào, tôi cần trợ giúp với..." có thể được lưu trữ bộ nhớ đệm và sử dụng lại ngay lập tức cho nhiều người dùng bắt đầu các yêu cầu tương tự. Khám phá AI trong dịch vụ khách hàng .
2. Nền tảng tạo nội dung: Các công cụ được sử dụng để tạo văn bản , như trợ lý viết hoặc trình tạo mã, thường nhận được lời nhắc với các hướng dẫn lặp lại hoặc tiền tố ngữ cảnh (ví dụ: "Dịch văn bản sau sang tiếng Pháp:", "Viết Python mã cho..."). Việc lưu trữ đệm trạng thái tương ứng với các tiền tố này sẽ đẩy nhanh quá trình tạo, đặc biệt hữu ích trong môi trường tương tác hoặc khối lượng lớn. Tìm hiểu về các trường hợp sử dụng AI tạo sinh .

Bộ nhớ đệm nhắc nhở so với các khái niệm liên quan

Sẽ rất hữu ích khi phân biệt bộ nhớ đệm nhanh với các kỹ thuật liên quan khác:

• Kỹ thuật nhắc nhở : Tập trung vào việc thiết kế các lời nhắc hiệu quả để gợi ra phản hồi mong muốn từ mô hình AI. Bộ nhớ đệm tối ưu hóa việc thực hiện các lời nhắc này, bất kể chúng được thiết kế tốt như thế nào.
• Làm giàu lời nhắc : Bao gồm việc thêm ngữ cảnh hoặc làm rõ thông tin vào lời nhắc của người dùng trước khi gửi đến mô hình. Lưu trữ đệm diễn ra trong hoặc sau khi mô hình xử lý lời nhắc (có khả năng được làm giàu).
• Prompt Tuning và LoRA : Đây là các phương pháp tinh chỉnh hiệu quả tham số (PEFT) điều chỉnh hành vi của mô hình bằng cách đào tạo các tập hợp nhỏ các tham số bổ sung, tùy chỉnh hiệu quả mô hình cho các tác vụ cụ thể. Lưu trữ đệm là một phương pháp tối ưu hóa thời gian suy luận không làm thay đổi chính mô hình.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) : Tăng cường lời nhắc bằng cách lấy thông tin có liên quan từ các cơ sở kiến thức bên ngoài và thêm vào ngữ cảnh của lời nhắc. Trong khi RAG sửa đổi đầu vào, bộ nhớ đệm vẫn có thể được áp dụng cho quá trình xử lý lời nhắc kết hợp (truy vấn gốc + dữ liệu đã lấy).
• Bộ nhớ đệm đầu ra chuẩn: Bộ nhớ đệm web truyền thống lưu trữ đầu ra cuối cùng của một yêu cầu. Bộ nhớ đệm nhắc nhở thường lưu trữ các trạng thái tính toán trung gian trong đường ống xử lý của mô hình, cho phép tái sử dụng linh hoạt hơn, đặc biệt đối với các lời nhắc có chung tiền tố nhưng có phần kết thúc khác nhau.

Trong khi bộ nhớ đệm nhắc nhở chủ yếu liên quan đến LLM, nguyên tắc cơ bản của tính toán bộ nhớ đệm có khả năng áp dụng trong các mô hình đa phương thức phức tạp, trong đó các lời nhắc văn bản tương tác với các phương thức khác, mặc dù nó ít phổ biến hơn trong các tác vụ thị giác máy tính tiêu chuẩn như phát hiện đối tượng bằng các mô hình như Ultralytics YOLO ( xem so sánh mô hình YOLO ). Các nền tảng như Ultralytics HUB hợp lý hóa việc triển khai và quản lý các mô hình AI, trong đó các tối ưu hóa như bộ nhớ đệm có thể rất quan trọng đối với hiệu suất trong môi trường sản xuất ( tìm hiểu về các biện pháp triển khai tốt nhất ).