Амортизация на инференцията

Амортизация на инференцията (Inference Amortization) е усъвършенствана техника за оптимизация при работа с модели за изкуствен интелект. Тя има за цел да намали повтарящите се изчислителни разходи, като запазва или преизползва информация от предишни извеждания (inferences) на модела, вместо да изчислява всичко отново от нулата.

Механизъм на работа

Вместо последователно да обработва един и същ контекст при всяка нова заявка, системата съхранява междинни представяния, кеширани векторни вграждания (embeddings) или състояния на паметта (като например KV кеш). При следващи заявки моделът реферира към тези вече изчислени данни.

Предимства

• Намалена латентност: Времето за генериране на отговор намалява значително.
• Спестяване на токени: Намалява броя на обработените входни токени.
• По-ниски разходи: Редуцира изчислителните и инфраструктурните разходи.
• Подходяща за агенти: Изключително важна при изграждането на държавно-зависими (stateful) ИИ агенти, които поддържат дълги сесии на диалог или изпълняват продължителни задачи.