Bộ nhớ đệm nhanh chóng
Bộ nhớ đệm nhanh chóng cho phép mô hình AI sử dụng lại công việc tính toán mà nó đã thực hiện trên một đoạn văn bản lặp đi lặp lại thay vì xử lý lại nó mỗi lần.
Tổng quan
It dramatically cuts cost and latency when the same long instructions, documents, or examples appear in request after request.
Lặn sâu
Khi mô hình ngôn ngữ đọc lời nhắc, nó sẽ chuyển đổi mọi mã thông báo thành trạng thái số bên trong được gọi là vectơ khóa-giá trị (KV) thông qua các lớp chú ý của nó. Thông thường, điều này xảy ra mới đối với mỗi yêu cầu, ngay cả khi 90% lời nhắc giống hệt nhau. Bộ nhớ đệm nhắc nhở lưu trữ các trạng thái KV được tính toán trước đó cho tiền tố được đánh dấu, do đó, yêu cầu sau này bắt đầu bằng cùng một văn bản có thể chuyển thẳng sang phần mới. Các nhà cung cấp như Anthropic và OpenAI vạch trần điều này bằng cách cho phép bạn gắn cờ tiền tố ổn định; Số lần truy cập bộ đệm được tính phí ở mức chiết khấu cao (thường giảm 90% chi phí đầu vào) và phản hồi nhanh hơn. Giải pháp này lý tưởng cho các chatbot có lời nhắc hệ thống cố định, quy trình RAG sử dụng lại cùng một tài liệu hoặc các tác nhân phát lại lịch sử lâu dài.
Hiểu biết kỹ thuật
Bộ nhớ đệm hoạt động vì sự chú ý của máy biến áp là nguyên nhân: mỗi mã thông báo chỉ liên quan đến các mã thông báo trước nó. Vì vậy, trạng thái KV của tiền tố không bao giờ thay đổi khi bạn thêm mã thông báo mới sau đó. Bộ nhớ đệm được khóa dựa trên sự khớp chính xác giữa mã thông báo với mã thông báo của tiền tố đó, đó là lý do tại sao ngay cả việc chỉnh sửa một ký tự sớm trong lời nhắc cũng sẽ làm mất hiệu lực mọi thứ ở phía dưới. Bộ nhớ đệm có thời gian tồn tại ngắn (phút), được lưu trữ theo nhà cung cấp và khối có thể lưu trong bộ nhớ đệm thường phải vượt quá số lượng mã thông báo tối thiểu.
Tác động chiến lược
Chi phí và ngân sách
Các quyết định về kiến trúc sẽ thúc đẩy hiệu suất và chi phí vận hành trong nhiều năm.
Quyết định rõ ràng hơn
Giáo dục kỹ thuật giúp các nhóm chọn nhóm phù hợp chứ không chỉ nhóm mới nhất.
Kiểm soát chất lượng
Lựa chọn kỹ thuật tốt hơn làm giảm sự cố về độ tin cậy trong sản xuất.
Tương lai của bộ nhớ đệm nhanh chóng
Kỳ vọng bộ nhớ đệm sẽ trở nên tự động và tồn tại lâu hơn, với việc các nhà cung cấp phát hiện các khoảng thời gian có thể sử dụng lại thay vì yêu cầu đánh dấu thủ công. Bộ nhớ đệm một phần và phân cấp có thể cho phép các chỉnh sửa ở giữa nhắc nhở sử dụng lại các phân đoạn không thay đổi ở cả hai bên. Khi các tác nhân sắp xếp các bối cảnh và lịch sử công cụ khổng lồ, bộ đệm chia sẻ giữa các phiên và nhiều người dùng cho các lời nhắc hệ thống chung sẽ là chìa khóa để làm cho các bối cảnh có hàng triệu mã thông báo trở nên khả thi về mặt kinh tế và các mô hình trên thiết bị sẽ áp dụng cách tái sử dụng KV tương tự để suy luận cục bộ linh hoạt.
Triển khai trong thế giới thực
Một chatbot hỗ trợ khách hàng lưu vào bộ nhớ đệm chính sách 5.000 mã thông báo và lời nhắc của hệ thống âm thanh để mỗi tin nhắn của người dùng chỉ trả đủ giá cho câu hỏi mới.
Ứng dụng tăng cường truy xuất (RAG) lưu trữ một tài liệu tham khảo lớn vào bộ nhớ đệm một lần, sau đó trả lời nhiều câu hỏi về tài liệu đó với chi phí thấp.
Trợ lý mã hóa lưu trữ nội dung của một cơ sở mã hoặc tệp lớn dưới dạng tiền tố cố định trong khi nhà phát triển đặt các câu hỏi tiếp theo liên tiếp.
Tác nhân AI lưu vào bộ nhớ đệm bản ghi sử dụng công cụ dài và ngày càng phát triển của nó để mỗi bước mới không tính lại toàn bộ cuộc trò chuyện trước đó.
Rủi ro & lan can
Tối ưu hóa một điểm chuẩn có thể che giấu những điểm yếu của hệ thống rộng hơn.
Chi phí cơ sở hạ tầng và bảo trì thường được đánh giá thấp.
Khoảng cách về bảo mật và khả năng quan sát có thể tăng lên khi hệ thống trở nên phức tạp hơn.
Lộ trình thực hiện
Xác định các mục tiêu về độ trễ, chất lượng và chi phí trước khi triển khai.
Điểm chuẩn trong điều kiện tải và dữ liệu thực tế.
Giám sát thiết bị về lỗi, độ lệch và tác động của người dùng.
Chuẩn bị đường dẫn khôi phục và ứng phó sự cố trước khi mở rộng quy mô.
Tiếp tục khám phá
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Prompt Caching quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Hướng dẫn tiếp theo
Bảo mật nhắc nhở AI
Câu hỏi thường gặp
What is Prompt Caching?
Bộ nhớ đệm nhanh chóng cho phép mô hình AI sử dụng lại công việc tính toán mà nó đã thực hiện trên một đoạn văn bản lặp đi lặp lại thay vì xử lý lại nó mỗi lần. Nó cắt giảm đáng kể chi phí và độ trễ khi các hướng dẫn, tài liệu hoặc ví dụ dài giống nhau xuất hiện hết yêu cầu này đến yêu cầu khác.
Bộ nhớ đệm nhắc nhở chủ yếu lưu trữ và tái sử dụng những gì?
Bộ nhớ đệm lưu các trạng thái chú ý của KV được tính toán cho tiền tố ổn định để chúng không phải tính toán lại theo từng yêu cầu.
Tại sao tiền tố được lưu trong bộ nhớ cache phải khớp chính xác, mã thông báo cho mã thông báo?
Vì mỗi mã thông báo chỉ tham gia vào các mã thông báo trước đó nên việc thay đổi mã thông báo sớm sẽ làm mất hiệu lực mọi trạng thái phụ thuộc vào nó, làm hỏng bộ đệm.
Kịch bản nào được hưởng lợi NHIỀU NHẤT từ bộ nhớ đệm nhanh chóng?
Bộ nhớ đệm sẽ phát huy tác dụng khi một đoạn lớn, giống hệt nhau được sử dụng lại trong nhiều yêu cầu, chẳng hạn như lời nhắc hệ thống cố định hoặc tài liệu được chia sẻ.
Các lượt truy cập bộ nhớ đệm trên mã thông báo đầu vào của các nhà cung cấp lớn rẻ hơn khoảng bao nhiêu?
Các nhà cung cấp thường tính phí đầu vào được lưu vào bộ nhớ đệm ở mức giảm khoảng 90% so với tốc độ đầu vào thông thường, đây là lý do chính khiến việc lưu vào bộ nhớ đệm giúp tiết kiệm tiền.
Nội dung có thể tái sử dụng nên được đặt ở đâu để tối đa hóa số lần truy cập bộ nhớ đệm?
Đặt nội dung ổn định trước làm tiền tố và nội dung thay đổi sau đó sẽ cho phép tiền tố được lưu trong bộ nhớ đệm được sử dụng lại trong khi chỉ xử lý các mã thông báo mới.