গাইড লিঙ্ক ক্যুইজ · কঠিন স্তর
পেজড অ্যাটেনশন এবং ভিএলএলএম কুইজ
পরীক্ষা করুন PagedAttention KV ব্লক, লজিক্যাল-টু-ফিজিক্যাল ম্যাপিং, এবং শেয়ারিং, ক্যাশে মেমরি সঞ্চয় এবং মোট মডেল স্টোরেজের মধ্যে পার্থক্য সহ।
প্রশ্ন 1 এর 8
পাঠ্য তৈরির সময় 'কেভি ক্যাশে' কী সঞ্চয় করে?
প্রতিটি প্রশ্নের পূর্বরূপ দেখুন8 প্রশ্ন
আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।
- পাঠ্য তৈরির সময় 'কেভি ক্যাশে' কী সঞ্চয় করে?
- মডেলের প্রশিক্ষণ ডেটা
- ব্যবহারকারীর লগইন শংসাপত্র
- অতীতের টোকেনগুলির জন্য কী এবং মান ভেক্টর যাতে নতুন টোকেনগুলি সেগুলিতে উপস্থিত হতে পারে৷
- মডেল ওজনের একটি সংকুচিত কপি
- কোন অপারেটিং-সিস্টেম ধারণা পেজডঅ্যাটেনশনকে অনুপ্রাণিত করেছে?
- ডিস্ক ডিফ্র্যাগমেন্টেশন টুল
- ভার্চুয়াল মেমরি পেজিং
- ফাইল কম্প্রেশন
- CPU শাখার পূর্বাভাস
- প্রথাগত কেভি ক্যাশে বরাদ্দের সাথে কোন সমস্যা PagedAttention সমাধান করে?
- ধীর ইন্টারনেট সংযোগ
- প্রশিক্ষণ তথ্যের অভাব
- দুর্বল পাসওয়ার্ড নিরাপত্তা
- প্রতিটি অনুরোধের জন্য বড় সংলগ্ন ব্লক সংরক্ষণ থেকে মেমরি বর্জ্য
- PagedAttention কিভাবে একটি সাধারণ প্রম্পটের জন্য একাধিক আউটপুট মেমরি শেয়ার করতে দেয়?
- কপি-অন-রাইটের মাধ্যমে বিভিন্ন সিকোয়েন্স একই ভৌত পৃষ্ঠার দিকে নির্দেশ করে
- এটি প্রথম ব্যবহারের পরে প্রম্পট মুছে দেয়
- এটি ডিস্কে প্রম্পট সংরক্ষণ করে
- এটি প্রতিটি আউটপুটের জন্য মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেয়
- ভিএলএলএম এবং পেজডঅ্যাটেনশন মূলত কোথায় তৈরি হয়েছিল?
- একটি 1990 এর একাডেমিক ল্যাব
- UC বার্কলে (প্রকাশিত 2023)
- একটি হার্ডওয়্যার বিক্রেতার বিপণন দল
- একটি বেনামী অনলাইন ফোরাম
- একজন এলএলএম পরিবেশনকারী ব্যক্তির জন্য ভিএলএলএম-এর প্রধান ব্যবহারিক সুবিধা কী?
- বেঞ্চমার্কে বৃহত্তর মডেল নির্ভুলতা
- স্বয়ংক্রিয় ডেটা লেবেলিং
- ফ্রি জিপিইউ হার্ডওয়্যার
- GPU প্রতি উচ্চতর থ্রুপুট এবং আরও সমবর্তী অনুরোধ
- A sequence’s logical KV block 3 resides in a different physical location. What tells PagedAttention where to read it?
- The sequence’s block table mapping logical blocks to physical blocks
- The model’s class-label list
- The learning-rate scheduler
- A requirement that every block follow block 2 contiguously
- A PagedAttention cache ends with a half-filled block. Which statement about memory waste is accurate?
- Paging guarantees every allocated byte contains a token
- The entire model must be copied for each unused slot
- Unused slots can remain in that final block despite reduced allocation fragmentation
- The block table cannot represent a partial sequence