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Wie reduziert Maximal Marginal Relevance redundante RAG-Belege?
MMR ordnet einen Kandidatenpool neu, indem es Relevanz belohnt und Ähnlichkeiten zu bereits ausgewählten Textpassagen bestraft, sodass mehr Raum für unabhängige Belege bleibt.
Wie verschiebt die Pipeline-Parallelität Modellschichten über mehrere KI-Beschleuniger im Heimnetzwerk?
Pipeline-Parallelismus platziert verschiedene Layer-Gruppen auf unterschiedlichen Beschleunigern und leitet die Aktivierungen der Reihe nach durch sie hindurch, wodurch der Modellspeicherbedarf pro Gerät reduziert wird.
Wie teilt Tensor-Parallelismus die lokale KI-Inferenz auf mehrere GPUs auf?
Tensor-Parallelismus teilt Layer-Tensoren auf mehrere GPUs auf, sodass jedes Gerät einen Teil davon berechnet und eine kollektive Kommunikation das logische Ergebnis rekonstruiert.
Wie sorgt CPU-Offloading dafür, dass übergroße Modelle auf einem Heimserver laufen?
CPU-Offloading hält übergroße Modelle lauffähig, indem ein Teil ihrer Gewichte im Systemspeicher abgelegt und die benötigten Tensoren während der Ausführung auf den Beschleuniger übertragen werden.
Wie verändert das Mixture-of-Experts-Routing die lokale Modellberechnung?
MoE-Routing aktiviert ausgewählte Experten pro Token und reduziert dadurch den Rechenaufwand der Expertenebene im Verhältnis zur Gesamtzahl der Parameter, während der vollständige Expertensatz weiterhin gespeichert bleibt.
Wie reduziert Flash Attention den Speicherverkehr während der lokalen Inferenz?
Flash Attention hält die geteilte Attention-Berechnung auf dem Chip und vermeidet die Materialisierung der vollständigen Bewertungsmatrix. Dadurch wird der HBM-Datenverkehr reduziert, ohne die Attention zu approximieren.
Wie verwaltet Paged Attention den KV-Cache bei gleichzeitig ausgeführten lokalen KI-Anfragen?
PagedAttention ordnet den logischen KV-Verlauf jeder Anfrage Speicherblöcken fester Größe zu und weist Kapazitäten zu bzw. gibt sie wieder frei, wenn sich gleichzeitig laufende Sequenzen ändern.
Wie reduziert Prefix-Caching die wiederholte Prompt-Verarbeitung auf einem Home-KI-Server?
Prefix-Caching verwendet den Attention-Zustand eines gemeinsamen Prompt-Präfixes wieder, sodass nachfolgende Anfragen nur das nicht zwischengespeicherte Suffix berechnen, bevor die normale Dekodierung fortgesetzt wird.
