大規模言語モデルの推論最適化：KVキャッシュによる計算量削減の徹底分析

この記事は、TransformerベースのLarge Language Model (LLM)の推論において、KVキャッシュが提供する計算量の削減を探求しています。 理論的な性能向上を分析することにより、著者は推論プロセスを最適化するための貴重な洞察を提供し、より高速かつ効率的なLLMにつながる可能性があります。

• •この記事では、LLMの推論中にKVキャッシュの実装によって達成される計算量の削減に焦点を当てています。
• •すでに「T」個のトークンが生成された後、1つのトークンを生成する際のパフォーマンス向上に関する理論的分析を提供しています。
• •この研究では、GPT-2モデルを、この概念の実用的な適用を理解するための参照点として使用しています。