Character.AI 版本优化：提升推理效率与安全性

Character.AI 正在全力推进通用人工智能（AGI）的构建，旨在通过优化大语言模型（LLM）的推理过程，提升日常生活的各个方面。这篇文章将深入探讨 Character.AI 在推理效率、成本效益和用户安全性方面的优化措施。

内存高效的架构设计

Character.AI 在推理过程中面临的主要挑战之一是注意力键值（KV）缓存的大小。为了应对这一挑战，Character.AI 采用了多种创新技术。

多查询注意力

多查询注意力是一种通过减少 KV 缓存大小来提升效率的技术。相比传统的分组查询注意力，多查询注意力减少了 8 倍的缓存需求。这意味着在不影响模型质量的前提下，能够更高效地处理大批量的请求。

混合注意力范围

通过交替使用局部注意力和全局注意力层，Character.AI 将注意力范围缩小到 1024，从而降低了计算复杂度。这种方法不仅优化了内存使用，还在评估指标上表现出色。

跨层 KV 共享

在相邻的注意力层之间共享 KV 缓存进一步减少了内存需求。通过共享 KV 缓存，Character.AI 能够在长上下文使用情况下保持高效的模型性能。

状态缓存

为了降低推理成本，Character.AI 开发了一个高效的系统，用于在对话回合之间缓存注意力 KV。

轮次间缓存系统

该系统通过将 KV 值缓存到主机内存，并在后续查询中检索它们，实现了 95% 的缓存命中率。这一创新大幅降低了推理成本。

粘性会话

在服务器层面，Character.AI 通过粘性会话将同一对话的查询路由到同一台服务器。这种方法确保了高效的缓存利用率，并降低了服务器负载。

训练和服务的量化

Character.AI 在模型权重、激活和注意力 KV 缓存上使用 int8 量化技术，以提高训练效率。

Int8 量化技术

与常用的“训练后量化”不同，Character.AI 在 int8 精度下原生训练模型。这种技术消除了训练与服务不匹配的风险，并显著提高了训练效率。

定制的 int8 内核

为支持矩阵乘法和注意力计算，Character.AI 实现了定制的 int8 内核。这些内核优化了计算资源的使用，进一步提高了推理效率。

共同构建未来

Character.AI 致力于创建一个高效、可扩展的 AI 系统，以满足快速增长的全球用户需求。

推理成本的降低

自 2022 年底以来，Character.AI 将推理成本降低了 33 倍。这一成就使得大规模提供 LLM 服务变得更加容易。

未来展望

Character.AI 计划继续推动 AI 的可能极限，以促进全球创新和用户体验的提升。公司承诺在创新与效率之间取得平衡，为用户提供更佳的服务体验。

Character.AI 在安全问题的关注下推出家长控制功能

为了提高用户安全性，Character.AI 推出了针对青少年的家长控制功能。

青少年模型的安全措施

Character.AI 为青少年用户开发了独立的大语言模型（LLM），限制了浪漫和敏感内容的访问。这些措施确保了青少年在平台上的安全互动。

家长控制功能

新推出的家长控制功能允许家长监控孩子在平台上的活动。这些功能是与青少年在线安全专家合作开发的，旨在平衡创造力和安全性。

心理健康资源

面对诉讼中提到的自残和自杀话题，Character.AI 开发了引导用户联系求助热线的功能。这一举措体现了公司对用户心理健康的重视。

FAQ

问：Character.AI 如何优化推理效率？

答：Character.AI 通过多查询注意力、混合注意力范围和跨层 KV 共享等技术，显著优化了推理效率。

问：什么是家长控制功能？

答：家长控制功能允许家长监控孩子在 Character.AI 上的活动，确保青少年的安全。

问：Character.AI 的安全策略有哪些？

答：Character.AI 的安全策略包括限制青少年模型的敏感内容访问，并提供心理健康资源。

问：什么是 int8 量化技术？

答：Int8 量化技术是一种在低精度下训练模型的方法，能够提高训练效率并降低计算资源消耗。

问：如何实现高效的 KV 缓存？

答：Character.AI 通过轮次间缓存系统和粘性会话实现了高效的 KV 缓存，降低了推理成本。

通过以上讨论，我们可以看到 Character.AI 在推理效率和用户安全性方面的持续创新。这些优化措施不仅提高了服务质量，还为未来的发展奠定了坚实的基础。