大型语言模型的KV缓存优化技巧
2025-01-28
大型语言模型生成文本速度慢的问题，源于自注意力机制的计算复杂度。本文介绍了KV缓存技术及其优化方法。KV缓存通过存储每个token的关键值对来避免重复计算，将复杂度从O(n³)降至O(n²)；然而，其内存消耗依然巨大。文章深入探讨了11篇论文提出的优化方案，包括基于注意力分数的token选择与剪枝、后处理压缩技术以及架构重设计，例如多头潜在注意力（MLA），旨在平衡内存占用和计算效率，最终目标是让像ChatGPT这样的模型更快、更高效地生成文本。
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