一次缓存，永久有效：YOCO架构再塑GPU内存需求
talkingdev • 2024-05-10
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YOCO架构是一种具有全局注意力能力的解码器-解码器模型，能有效地降低GPU内存需求。它包含一个自解码器和一个交叉解码器，使得关键-值对的缓存和复用更加高效。与传统的Transformer相比，YOCO在推理内存、延迟和吞吐量方面表现出优异的性能，使其适用于大型语言模型和长文本长度。YOCO的出现，无疑为AI的发展提供了新的可能性和方向。
核心要点
- YOCO架构是一种解码器-解码器模型，有效降低了GPU内存需求。
- YOCO架构包含一个自解码器和一个交叉解码器，能有效地缓存和复用关键-值对。
- YOCO在推理内存、延迟和吞吐量方面表现优异，适用于大型语言模型和长文本长度。