分层大语言模型架构的异步验证语义缓存
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内容提要
本文介绍了一种名为Krites的异步语义缓存策略，旨在提高大语言模型（LLM）的推理效率。Krites通过验证静态缓存的响应，扩大了静态覆盖范围，允许未来的请求重用经过验证的答案。实验表明，Krites在对话和搜索任务中，使用经过验证的静态答案的请求比例提高了最多3.9倍，同时保持了延迟不变。
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关键要点
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Krites是一种异步的语义缓存策略，旨在提高大语言模型（LLM）的推理效率。
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Krites通过验证静态缓存的响应，扩大了静态覆盖范围，允许未来的请求重用经过验证的答案。
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在对话和搜索任务中，Krites使用经过验证的静态答案的请求比例提高了最多3.9倍。
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Krites在保持延迟不变的情况下，增加了使用经过验证的静态答案的请求比例。
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延伸问答
Krites是什么？
Krites是一种异步的语义缓存策略，旨在提高大语言模型（LLM）的推理效率。
Krites如何提高推理效率？
Krites通过验证静态缓存的响应，扩大了静态覆盖范围，允许未来的请求重用经过验证的答案。
Krites在对话和搜索任务中的表现如何？
在对话和搜索任务中，Krites使用经过验证的静态答案的请求比例提高了最多3.9倍。
使用Krites是否会影响延迟？
Krites在保持延迟不变的情况下，增加了使用经过验证的静态答案的请求比例。
Krites的主要优势是什么？
Krites的主要优势在于它能够在不改变服务决策的情况下，扩大静态缓存的覆盖范围。
Krites如何处理静态缓存的响应？
Krites在静态邻居响应低于阈值时，会异步调用LLM进行验证，以决定该响应是否可接受。
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