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TurboQuant – Un LLM de 104B sur un MacBook, merci Google

Vous faites tourner des LLMs en local comme le gros fifou de Hipster IA que vous êtes et, Ô drame, la VRAM de votre ordinateur explose dès que le contexte dépasse 8000 pauvres malheureux tokens ?

Le problème c’est le KV cache les amis ! Le KV cache c’est ce truc qui stocke les clés et valeurs d’attention et qui grossit linéairement avec la longueur du prompt. C’est pour gérer ce problème que Google a annoncé sous la forme d’un whitepaper uniquement un algo qui compresse tout ça de 3,8 à 6,4 fois… et youpi pour nous, y’a un dev qui l’a déjà implémenté dans
un fork de llama.cpp
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