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Los transformers autorregresivos son la arquitectura fundamental que permite a los modelos de lenguaje grande (LLMs) generar texto token a token, prediciendo cada siguiente palabra basándose en todo lo previamente generado. Este proceso se divide en dos fases: prefill (preparación) y decode (generac
El proyecto presentado explora una nueva arquitectura de atención llamada 'Atención Híbrida' para modelos de lenguaje, con un enfoque particular en la generación de código Rust. El objetivo principal es acelerar significativamente la inferencia sin comprometer la calidad del modelo. Tradicionalmente
La forma en que los modelos de lenguaje grandes (LLM) como ChatGPT gestionan la memoria de las conversaciones, conocida como 'KV cache', tiene un costo físico y económico significativo. Cada interacción, incluso una pregunta sencilla, se traduce en datos almacenados en la memoria de la GPU, con GPT-
El rápido avance de los modelos de lenguaje (LLMs) ha permitido crear sistemas capaces de procesar y generar texto con una coherencia y sofisticación impresionantes. Sin embargo, un cuello de botella crucial en su escalabilidad es la gestión de la memoria, específicamente el 'KV cache' (Key-Value ca
Hugging Face ha publicado un artículo técnico explicando 'continuous batching', una técnica para acelerar la respuesta de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) como Qwen y Claude. El problema actual es que los LLMs, al generar texto, procesan la solicitud completa y luego añaden tokens uno por uno,
