EigenKV: Extendiendo Ventanas de Contexto con Compresión Inteligente de KV-Cache
Cómo habilitamos ventanas de contexto más largas con 1.7x de reducción de memoria preservando la calidad de generación—sin reentrenamiento del modelo.
El Cuello de Botella del KV-Cache
Los modelos de lenguaje grandes modernos usan un caché de clave-valor para almacenar cálculos intermedios durante la generación de texto. Este caché crece linealmente con la longitud del contexto, creando un cuello de botella fundamental para aplicaciones de contexto largo.
Para un modelo de 70B parámetros procesando 128K tokens, el KV-cache solo puede consumir más de 32GB de memoria GPU, a menudo más que los pesos del modelo mismo.
Entendiendo el Crecimiento del KV-Cache
El consumo de memoria del KV-cache sigue un patrón predecible: cada nuevo token agrega una cantidad fija de memoria por capa. Para aplicaciones de contexto largo, esto rápidamente se convierte en el consumidor de memoria dominante.
Uso de Memoria vs Longitud de Contexto
Este patrón de crecimiento fuerza tradeoffs incómodos: limitar la longitud del contexto, actualizar a hardware más costoso, o sacrificar tamaño de batch.
Nuestra Solución
EigenKV aplica compresión estructurada al KV-cache durante la generación. A diferencia de métodos que simplemente eliminan tokens antiguos, preservamos información de todo el contexto mientras reducimos la huella de memoria.
Características Clave
Sin Entrenamiento
EigenKV funciona con cualquier modelo basado en transformer sin modificaciones. Sin fine-tuning, sin arquitecturas modificadas, solo conéctalo y benefíciate de uso reducido de memoria.
Preservación de Calidad
Nuestra compresión está diseñada para preservar la información más relevante para la calidad de generación. Los resultados de benchmark muestran degradación mínima a través de diversas tareas.
Compatible con Streaming
EigenKV opera en modo streaming, comprimiendo entradas del caché a medida que se crean. Esto significa sin picos repentinos de memoria ni requisitos de procesamiento por lotes.
Casos de Uso
EigenKV habilita varios escenarios previamente difíciles:
• QA de documentos sobre documentos de 100K+ tokens en GPUs de consumidor
• Conversaciones multi-turno con retención completa de contexto
• Generación de código con contexto de repositorio grande
• Reducción de costos de inferencia para aplicaciones de contexto largo
Comenzando
EigenKV se integra con frameworks de inferencia populares a través de una API wrapper simple. Los ahorros de memoria son inmediatos y no requieren cambios de código más allá de la inicialización.
Amawta Labs
Construyendo las bases matemáticas para la próxima generación de infraestructura de IA.