RotorQuant: Compresión de Caché KV para LLMs 31x Más Rápida que TurboQuant.

Descubre RotorQuant, la revolucionaria técnica de cuantización vectorial basada en el álgebra de Clifford para la compresión de la caché KV en modelos de lenguaje grande (LLMs). En este contenido analizamos cómo este innovador método supera al algoritmo TurboQuant de Google, operando entre 10 y 31 veces más rápido y utilizando 44 veces menos parámetros computacionales. Aprende a optimizar el rendimiento de tus modelos de inteligencia artificial para contextos ultra largos, logrando ajustar de manera eficiente hasta 128K tokens en una sola GPU de 24GB sin sacrificar la fidelidad de atención ni la precisión. Además, exploraremos sus variantes de vanguardia, IsoQuant y PlanarQuant, diseñadas con kernels optimizados en Triton y PyTorch para escalar tu ahorro de VRAM y acelerar tus inferencias a otro nivel.https://github.com/scrya-com/rotorquant