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申请/专利权人：清华大学
申请日：2024-04-12
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118036754B
主分类号：G06N5/04
分类号：G06N5/04;G06F16/33;G06F40/126
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.18#授权;2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于键值矩阵缓存的模型推理方法及装置、介质，模型推理方法包括根据输入文本确定出输入特征矩阵，并将根据输入特征矩阵、第一权重矩阵、第二权重矩阵和编码矩阵计算得到的第一价值矩阵、键值矩阵中的键值矩阵缓存；根据键值矩阵、编码矩阵、第一权重矩阵、第二权重矩阵计算得到第二价值矩阵和注意力权重矩阵，并根据第二价值矩阵和注意力权重矩阵确定出与输入文本匹配的输出文本。根据本公开实施例的基于键值矩阵缓存的模型推理方法及装置、介质能够显著降低KV缓存的显存占用，有助于提升生成式大语言模型的计算效率和性能。
主权项：1.一种基于键值矩阵缓存的模型推理方法，其特征在于，所述方法利用生成式大语言模型执行语言任务，执行语言任务的步骤包括：根据输入文本确定出输入特征矩阵，并将根据所述输入特征矩阵、第一权重矩阵、第二权重矩阵和编码矩阵计算得到的第一价值矩阵、键值矩阵中的键值矩阵缓存，其中，所述第一价值矩阵包括针对所述输入文本的多个第一价值，所述键值矩阵包括针对所述输入文本的多个键值，所述编码矩阵用于进行位置编码；根据所述键值矩阵、所述编码矩阵、所述第一权重矩阵、所述第二权重矩阵计算得到第二价值矩阵和注意力权重矩阵，并根据所述第二价值矩阵和所述注意力权重矩阵确定出与所述输入文本匹配的输出文本，其中，所述第二价值矩阵包括针对所述输入文本的多个第二价值；其中，所述第一权重矩阵包括针对所述键值矩阵的多个权重值，所述第二权重矩阵包括针对所述第一价值矩阵和所述第二价值矩阵的多个权重值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于键值矩阵缓存的模型推理方法及装置、介质
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