Modelos de Lenguaje: Procesos de Inferencia y Estructura de KV-Cache

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El proceso de inference de los large language models se divide en fase de prefill donde el modelo incorpora los embeddings iniciales y genera las representaciones internas y fase de decode donde a través de atención autoregresiva produce cada nuevo token aprovechando las claves y valores almacenados

La arquitectura transformer se basa en bloques de self attention mecanismos de atención multi head feed forward networks y capas de normalización que permiten captar relaciones complejas en el texto garantizando eficiencia y escalabilidad

El KV cache almacena para cada capa y cada token pasado las matrices key y value optimizando el rendimiento durante la fase de decode evitando recálculos innecesarios y acelerando la generación de respuestas en tiempo real

Nuestras soluciones de ia para empresas incluyen agentes IA personalizados que se apoyan en este proceso de inference y KV cache para ofrecer interacciones fluidas y contextuales mejorando la productividad y la experiencia de usuario