Key Value Cache from Scratch: The good side and the bad side

Автор: Vizuara

Загружено: 2025-04-06

Просмотров: 6555

Описание:

In this video, we learn about the key-value cache (KV cache): one key concepts which ultimately led to the Multi-Head Latent Attention innovation.

The KV cache speeds up things, but comes with a dark side: memory overload!

We will understand the entire theory, intuition about the KV cache and then run a simple code to demonstrate the benefits of the KV cache.

======================================================

This video is sponsored by invideoAI (https://invideo.io/).

invideoAI is looking for talented engineers, junior research scientists and research scientists to join their team.

Elixir/Rust full stack engineer:
https://invideo.notion.site/Elixir-Ru...

Research scientist - generative AI:
https://invideo.notion.site/Research-...

If you want to apply for any of the ML or engineering roles, reach out to them at [email protected]

======================================================

Key Value Cache from Scratch: The good side and the bad side

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Multi-Query Attention Explained | Dealing with KV Cache Memory Issues Part 1

Multi-Query Attention Explained | Dealing with KV Cache Memory Issues Part 1

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

Экспресс-курс по KV-кэшу

Экспресс-курс по KV-кэшу

Build DeepSeek from Scratch

Build DeepSeek from Scratch

KV Cache Explained

KV Cache Explained

Exploring the Latency/Throughput & Cost Space for LLM Inference // Timothée Lacroix // CTO Mistral

Exploring the Latency/Throughput & Cost Space for LLM Inference // Timothée Lacroix // CTO Mistral

20 концепций искусственного интеллекта, объясненных за 40 минут

20 концепций искусственного интеллекта, объясненных за 40 минут

The KV Cache: Memory Usage in Transformers

The KV Cache: Memory Usage in Transformers

Stanford CME295 Transformers & LLMs | Autumn 2025 | Lecture 1 - Transformer

Stanford CME295 Transformers & LLMs | Autumn 2025 | Lecture 1 - Transformer

Глубокое погружение: оптимизация вывода LLM

Глубокое погружение: оптимизация вывода LLM

Multi-Head Attention Visually Explained

Multi-Head Attention Visually Explained

All about Sinusoidal Positional Encodings | What’s with the weird sin-cos formula?

All about Sinusoidal Positional Encodings | What’s with the weird sin-cos formula?

Глава Neuralink: чип в мозге заменит вам телефон

Глава Neuralink: чип в мозге заменит вам телефон

Causal Attention Explained: Don't Peek into the Future!

Causal Attention Explained: Don't Peek into the Future!

Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]

Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

Почему MCP действительно важен | Модель контекстного протокола с Тимом Берглундом

Почему MCP действительно важен | Модель контекстного протокола с Тимом Берглундом

Кэш KV за 15 мин

Кэш KV за 15 мин

RAG vs. CAG: Solving Knowledge Gaps in AI Models

RAG vs. CAG: Solving Knowledge Gaps in AI Models

Fine-tuning Large Language Models (LLMs) | w/ Example Code

Fine-tuning Large Language Models (LLMs) | w/ Example Code