KV Cache from scratch in nanoVLM

L’article décrit la mise en œuvre du KV Caching dans nanoVLM (PyTorch), qui réduit la redondance de calcul lors de la génération autoregressive en réutilisant les K et V précédents, aboutissant à ~38% de gain en vitesse. Il clarifie où la redondance apparaît dans l’attention et propose un exemple PyTorch minimal pour illustrer l’approche.

Source

HuggingFace Blog

Ingested

JUN 04, 2025 · 19:10

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3.0 / 5