PulseAugur
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实时 23:24:27
English(EN) Going full linear or nearly there (almost no kv cache, always bf16)

HOLA 架构通过减少 KV 缓存和提高困惑度来提供高效的 LLM

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Reddit 上的一篇帖子强调了 HOLA 架构在大语言模型方面的潜力，其 KV 缓存需求显著降低，并且与传统注意力机制相比，困惑度有所提高。发帖人对这种有望实现显著加速和提高效率的架构获得的关注度不如 MTP/DFlash/DTree 等提供更温和性能提升的方法表示不解。HOLA 架构被认为是实现高效 LLM 运行更有前景的途径。 AI

影响 该架构可能带来更高效、更快速的 LLM 推理，有可能在消费级硬件上实现更大的上下文窗口。

排序理由 关于 LLM 架构的 Reddit 帖子讨论，并非主要发布或研究论文。

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HOLA 架构通过减少 KV 缓存和提高困惑度来提供高效的 LLM

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报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/R_Duncan ·

    全线性或接近全线性（几乎没有kv缓存，始终使用bf16）

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>I just checked the implications of the HOLA architecture and it seems a dream:</p> <p>- very tiny KV cache (1 Gb is likely 5/10M context or so)</p> <p>- better perplexity than full attention by a factor of 16% . To understand how much this is, we…

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