В последние годы большие языковые модели (LLM) стали неотъемлемой частью множества AI-приложений. Однако с увеличением количества запросов возникает вопрос: как обеспечить масштабируемость таких решений, не увеличивая существенно затраты и не теряя в скорости отклика? Ответ заключается в использовании кэширования запросов в LLM.
Что такое кэширование и зачем оно нужно?
Кэширование — это метод временного хранения данных, чтобы в будущем они могли быть получены быстрее. Это концепция не новая и часто используется в вычислительных системах. Так, например, веб-браузеры кэшируют данные сайтов, чтобы при повторном визите загружать страницы быстрее. В контексте LLM кэширование помогает снизить затраты на обработку и время отклика, уменьшая количество повторяющихся вычислений.
Как работает кэширование запросов в LLM
Кэширование запросов в LLM основывается на повторяющихся токенах в запросах. Например, пользователи часто задают одинаковые вопросы или используют схожие системные подсказки. В таких случаях модель уже не должна заново обрабатывать одни и те же токены, что экономит ресурсы.
Кэширование и принципы работы LLM
Для понимания того, как кэширование запросов может быть эффективно применено в LLM, важно разобраться в том, как происходит вычисление вывода в модели. Этот процесс делится на два этапа:
- Предзаполнение (Pre-fill) — обработка всего запроса для генерации первого токена, требующая значительных вычислительных мощностей.
- Декодирование — автопоисковое добавление токенов, при котором необходимо заново загружать всю предыдущую последовательность токенов из памяти.
При каждом шаге декодирования модель может использовать уже вычисленные промежуточные значения, хранящиеся в KV-кэше, для предсказания следующего токена.
Преимущества кэширования токенов
Основная задача кэширования — уменьшение повторяющихся вычислений. Это особенно важно для AI-приложений, где часто встречаются большие повторяющиеся инструкции, такие как системные подсказки или извлеченный контекст. Использование кэширования позволяет:
- Снизить время отклика за счет уменьшения количества вычислений.
- Сократить затраты на обработку, избегая повторных вычислений одного и того же набора токенов.
Практическое применение и настройка кэширования
Большинство современных моделей, таких как GPT, уже имеют встроенные механизмы кэширования запросов. Оно может быть автоматически активировано и настроено в зависимости от требований пользователя. Например, кэширование может быть настроено на хранение данных в течение от нескольких минут до суток.
Заключение
Кэширование запросов — это мощный инструмент для оптимизации работы больших языковых моделей, который позволяет существенно снизить затраты и увеличить скорость отклика. Это особенно актуально для корпоративных решений, где множество пользователей работают с одними и теми же приложениями, обеспечивая схожие запросы.
