LLMの速度を解き放つ：KV CacheとSpeculative Decodingの深層解説

この記事は、大規模言語モデル (LLM) の推論最適化における課題について素晴らしい説明を提供しています。 メモリ帯域幅の制限と自己回帰生成の計算複雑さを具体的に強調し、ボトルネックを分解しています。 KV CacheとSpeculative Decodingの探求は、これらのハードルを克服するための技術を魅力的に紹介しており、より高速で効率的なLLMを約束します。

• •LLMの推論は、多くの場合、生の計算能力ではなく、メモリ帯域幅によって制限されます。
• •この記事では、自己回帰生成の2次的な複雑さを説明しています。
• •KV CacheとSpeculative Decodingが主要な最適化技術として強調されています。