大規模言語モデル推論効率化 新しい注意機構MFAによるKVキャッシュ削減
大規模言語モデル(LLM)の推論効率におけるボトルネックであるKVキャッシュ問題を解決する新しい注意機構MFAとMFA-KRを紹介。MFAは従来のMHAと同等の性能を維持しつつ、KVキャッシュ使用量を大幅に削減。MQAやMLAと比較して、より高い性能とメモリ効率を実現し、LLMの応用を加速する可能性を秘めています。
大規模言語モデル(LLM)の推論効率におけるボトルネックであるKVキャッシュ問題を解決する新しい注意機構MFAとMFA-KRを紹介。MFAは従来のMHAと同等の性能を維持しつつ、KVキャッシュ使用量を大幅に削減。MQAやMLAと比較して、より高い性能とメモリ効率を実現し、LLMの応用を加速する可能性を秘めています。