أحدث المدونات

تبقى معلمات النموذج ثابتة، بينما تنمو حالة الانتباه مع عدد الرموز، والطبقات، ودقة التمثيل، وحجم الدفعة، وطلبات الذكاء الاصطناعي المنزلية المتزامنة.

يُبقي التجميع المستمر المُسرِّعَ مشغولًا، لكن الإنصاف يعتمد على كيفية قياس الخدمة وتقسيمها بين طلبات الأسر غير المتساوية.

تحدّد نافذة منزلقة ذاكرة KV النشطة من خلال الاحتفاظ بنطاق حديث من الرموز فقط، فتستبدل الانتباه إلى السجل الكامل بسعة استدلال يمكن التنبؤ بها.

تستخدم مرحلة التهيئة المسبقة العملَ المتوازي على المصفوفات عبر العديد من رموز الإدخال، بينما تتقدم مرحلة فك الترميز رمزًا مقبولًا واحدًا في كل مرة، وتقرأ حالة النموذج بشكل متكرر.

يقلّل فك الترميز التخميني من الخطوات التسلسلية لنموذج الهدف عبر صياغة عدة رموز مستقبلية والتحقق منها معًا دون تغيير نتائج فك الترميز الدقيقة.

تُدخل عملية التكميم تقريبًا عدديًا؛ وتعتمد الجودة على عرض البتات، والطريقة، وبيانات المعايرة، وحجم النموذج، وسير العمل قيد الاختبار.

تنمو ذاكرة التخزين المؤقت لـ KV مع احتفاظ النموذج بمفاتيح وقيم الانتباه لمزيد من رموز المطالبة والإخراج عبر كل طبقة من طبقات المحوّل وكل طلب نشط.

يحدد جدولة المُسرِّع أي مستخدم يدخل إلى النموذج، ومن يشارك في كل تكرار، ويحافظ على حالة التخزين المؤقت، أو ينتظر خلف مهام أطول وذات أولوية أعلى.