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In che modo la massima rilevanza marginale riduce le prove ridondanti nel RAG?
MMR riordina un insieme di candidati premiando la pertinenza e penalizzando la somiglianza con i passaggi già selezionati, lasciando più spazio a prove indipendenti.
In che modo il parallelismo delle pipeline distribuisce i livelli del modello tra gli acceleratori IA domestici?
Il parallelismo della pipeline assegna gruppi di livelli diversi ad acceleratori differenti e vi trasferisce le attivazioni in sequenza, riducendo la memoria del modello necessaria su ciascun dispositivo.
In che modo il parallelismo dei tensori suddivide l’inferenza dell’IA locale tra più GPU?
Il parallelismo dei tensori suddivide i tensori dei livelli tra le GPU, così ogni dispositivo calcola una partizione e la comunicazione collettiva ricostruisce il risultato logico.
In che modo l’offload della CPU permette di eseguire modelli di grandi dimensioni su un server domestico?
L'offload della CPU consente di eseguire modelli di dimensioni eccessive memorizzando parte dei relativi pesi nella RAM di sistema e trasferendo i tensori necessari all'acceleratore durante l'esecuzione.
In che modo il routing Mixture-of-Experts modifica il calcolo dei modelli locali?
Il routing MoE attiva gli esperti selezionati per ogni token, riducendo il calcolo dei livelli degli esperti rispetto al numero totale di parametri, mentre l’intero insieme di esperti rimane archiviato.
In che modo Flash Attention riduce il traffico di memoria durante l’inferenza locale?
Flash Attention mantiene il calcolo dell’attenzione suddiviso in blocchi direttamente sul chip ed evita di materializzare l’intera matrice dei punteggi, riducendo il traffico verso la HBM senza approssimare l’attenzione.
Come gestisce Paged Attention la cache KV durante richieste AI locali simultanee?
PagedAttention mappa la cronologia KV logica di ogni richiesta su blocchi di memoria di dimensione fissa, allocando e riciclando la capacità man mano che cambiano le sequenze simultanee.
In che modo la memorizzazione nella cache dei prefissi riduce il lavoro ripetuto sui prompt su un server AI domestico?
La memorizzazione nella cache del prefisso riutilizza lo stato dell’attenzione per un prefisso di prompt condiviso, così le richieste successive calcolano solo il suffisso non memorizzato nella cache prima che prosegua la normale decodifica.
