KV缓存
LLM高效推理:KV缓存与分页注意力机制深度解析
随着大型语言模型(LLM)规模和复杂性的持续增长,高效推理的重要性日益凸显。 KV(键值)缓存与分页注意力是两种优化LLM推理的关键技术。 本文将深入剖析这些概念,阐述其重要性,并探讨它们在仅解码器(decoder-only)模型中的工作原理。
2/25/2025 10:21:15 AM
Dewang Sultania
SCOPE:面向大语言模型长序列生成的双阶段KV缓存优化框架
Key-Value (KV)缓存已成为大语言模型(LLM)长文本处理的关键性能瓶颈。 当前研究尚未充分关注解码阶段的优化,这一阶段具有同等重要性,因为:1、对需要完整上下文的场景,预填充阶段的过度压缩会显著降低模型的推理理解能力2、在长输出推理任务中存在重要特征的显著偏移现象这篇论文提出SCOPE框架,通过分离预填充与解码阶段的KV缓存优化策略,实现高效的缓存管理。 该框架保留预填充阶段的关键KV缓存信息,同时引入基于滑动窗口的新型策略,用于解码阶段重要特征的高效选取。
12/30/2024 1:13:35 PM
SACHIN KUMAR
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