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¿Cómo reduce la relevancia marginal máxima la evidencia redundante en RAG?
MMR vuelve a clasificar un conjunto de candidatos al premiar la relevancia y penalizar la similitud con los pasajes ya seleccionados, dejando más espacio para evidencia independiente.
¿Cómo mueve el paralelismo de canalización las capas del modelo entre aceleradores de IA domésticos?
El paralelismo de canalización coloca diferentes grupos de capas en distintos aceleradores y mueve las activaciones a través de ellos en orden, lo que reduce la memoria del modelo por dispositivo.
¿Cómo divide el paralelismo de tensores la inferencia local de IA entre varias GPU?
El paralelismo de tensores divide los tensores de las capas entre las GPU, de modo que cada dispositivo calcula un fragmento y la comunicación colectiva reconstruye el resultado lógico.
¿Cómo permite la descarga de tareas de la CPU que los modelos grandes sigan funcionando en un servidor doméstico?
La descarga de trabajo de la CPU permite ejecutar modelos demasiado grandes al almacenar parte de sus pesos en la RAM del sistema y transferir los tensores necesarios al acelerador durante la ejecución.
¿Cómo cambia el enrutamiento de mezcla de expertos el cómputo de los modelos locales?
El enrutamiento MoE activa expertos seleccionados para cada token, lo que reduce el cómputo de las capas de expertos en relación con el total de parámetros, mientras se conserva todo el conjunto de expertos almacenado.
¿Cómo reduce Flash Attention el tráfico de memoria durante la inferencia local?
Flash Attention mantiene el cálculo de atención segmentado en el chip y evita materializar la matriz de puntuaciones completa, lo que reduce el tráfico de HBM sin aproximar la atención.
¿Cómo gestiona Paged Attention la caché KV cuando hay solicitudes simultáneas de IA local?
PagedAttention asigna el historial lógico de KV de cada solicitud a bloques de memoria de tamaño fijo, y asigna y recicla la capacidad a medida que cambian las secuencias simultáneas.
¿Cómo reduce la caché de prefijos el trabajo repetido de los mensajes iniciales en un servidor de IA doméstico?
La caché de prefijos reutiliza el estado de atención de un prefijo de prompt compartido, por lo que las solicitudes posteriores calculan únicamente el sufijo no almacenado en caché antes de continuar con la decodificación normal.
