Výskumníci z MIT zásadne zmenili svet chatbotov s riešením, ktoré zabezpečuje, že výkon chatbotov sa nezhoršuje počas dlhých konverzácií. Tradičný problém s chatbotmi je, že čím dlhšia je konverzácia, tým horšie sú ich odpovede. MIT StreamingLLM framework však prináša nový prístup k modulu Key-value (KV) Cache, ktorý slúži ako pamäť konverzácie.
Chatboty generujú odpovede na základe vstupov od používateľov a ukladajú ich do KV Cache. Vzniká problém, keď je vyčerpaná kapacita cache a musia sa odstrániť staršie informácie. Riešenie MIT, nazývané Sliding Cache, uprednostňuje uchovávanie kľúčových bodov dát a zároveň odstraňuje menej dôležité informácie. To umožňuje chatbotovi udržať svoj výkon a viesť dlhé konverzácie bez akéhokoľvek poklesu kvality.
V rámci frameworku StreamingLLM dosiahli modely ako Llama 2 a Falcon stabilný výkon aj pri konverzácii presahujúcej štyri milióny tokenov. Okrem stabilného výkonu táto metóda výrazne zlepšila aj čas odpovede, pričom modely vrátili odpovede viac ako 22-krát rýchlejšie ako predtým.
Výskumníci zistili, že pôvodné vstupy do dotazu sú kľúčové pre výkon chatbotov. Ak sa tieto vstupy neuchovávajú v cache, model má problémy pri dlhších konverzáciách. Tento fenomén nazývaný „attention sink“ viedol tím k označeniu prvého tokenu ako attention sink a zabezpečeniu jeho prítomnosti v cache vždy.
Okrem prahu štyroch počiatočných tokenov, ktorý zabraňoval zhoršovaniu výkonu, tím zistil, že pridanie tokena na miesto držiaka ako dedikovaného attention sink počas predtrénovania ďalej zlepšilo nasadenie a celkový výkon chatbota.
S možnosťou udržiavať výkon a rýchlosť chatbotov počas dlhých konverzácií sú možnosti ich využitia veľké. Vodca autorského tímu dokumentu o StreamingLLM prejavil nadšenie pre potenciálne využitie týchto vylepšených chatbotov v rôznych nových aplikáciách.
Framework StreamingLLM je dostupný prostredníctvom knižnice na optimalizáciu veľkých jazykových modelov od spoločnosti Nvidia, TensorRT-LLM. Toto prelomové riešenie nás posúva o krok bližšie k chatbotom, ktoré dokážu s používateľmi viesť rozsiahle a významné konverzácie bez straty výkonu.
Časté otázky – MIT StreamingLLM Framework: Zásadná revolúcia výkonu chatbotov
1. Aký je hlavný problém tradičných chatbotov počas dlhých konverzácií?
Tradičné chatboty majú tendenciu mať horšie odpovede, keď konverzácie sú dlhšie.
2. Ako rieši MIT StreamingLLM framework tento problém?
Riešenie MIT, nazývané Sliding Cache, prináša nový prístup k modulu Key-value (KV) Cache modelu. Uprednostňuje udržiavanie kľúčových bodov dát a zároveň odstraňuje menej dôležité informácie, čo umožňuje chatbotom udržať výkon a viesť dlhé konverzácie bez akéhokoľvek poklesu kvality.
3. Ako funguje KV Cache vo výkone chatbotov?
Chatboti generujú odpovede na základe vstupov od používateľov, ktoré sa ukladajú do KV Cache ako pamäť konverzácie.
4. Ako zlepšuje StreamingLLM framework výkon chatbotov?
Framework StreamingLLM prostredníctvom modelov ako Llama 2 a Falcon dosahuje stabilný výkon aj v prípade konverzácie s viac ako štyrmi miliónmi tokenov. Zlepšuje tiež čas odpovede, umožňujúc modelom vrátiť odpovede viac ako 22-krát rýchlejšie.
5. Prečo sú pôvodné vstupy do dotazu dôležité pre výkon chatbotov?
Výskumníci zistili, že pôvodné vstupy do dotazu sú kľúčové pre výkon chatbotov. Ak sa tieto vstupy neuchovávajú v cache, model má problémy pri dlhších konverzáciách. Tento fenomén, nazývaný „attention sink“, viedol k označeniu prvého tokenu ako attention sink a zabezpečeniu jeho prítomnosti v cache vždy.
6. Aký je prínos pridania držiaka tokenu počas predtrénovania?
Okrem počiatočných tokenov pridanie držiaka tokenu ako dedikovaného attention sink počas predtrénovania ďalej zlepšuje nasadenie a celkový výkon chatbota.
7. Kde je možné získať prístup k frameworku StreamingLLM?
Framework StreamingLLM je dostupný prostredníctvom knižnice na optimalizáciu veľkých jazykových modelov od spoločnosti Nvidia, TensorRT-LLM.
8. Aké sú možné aplikácie vylepšeného výkonu chatbotov?
S možnosťou udržiavať výkon a rýchlosť chatbotov počas dlhých konverzácií je množstvo možností ich využitia veľkých. Vodca autorského tímu dokumentu o StreamingLLM prejavil nadšenie pre potenciálne využitie týchto vylepšených chatbotov v rôznych nových aplikáciách.
Kľúčové pojmy:
– StreamingLLM framework: Riešenie vyvinuté výskumníkmi z MIT, ktoré zabezpečuje, že výkon chatbotov sa nezhoršuje počas dlhých konverzácií.
– Key-value (KV) Cache: Pamäť konverzácie, v ktorej chatboti ukladajú vstupy od používateľov a generujú odpovede.
– Sliding Cache: Riešenie MIT, ktoré uprednostňuje udržiavanie dôležitých dát a zároveň odstraňuje menej dôležité informácie v KV Cache.
– Llama 2 a Falcon: Modely používané v rámci frameworku StreamingLLM na dosiahnutie stabilného výkonu chatbotov.
– Attention sink: Fenomén, pri ktorom má chatbot problémy pri dlhších konverzáciách, ak sa pôvodné vstupy neuchovávajú v cache.
Súvisiaci odkaz:
Nvidia
The source of the article is from the blog japan-pc.jp