研究人员引入了一个新的语言模型工作记忆管理框架，将驱逐决策视为一个估计问题。这种方法被称为“驱逐即估计”，旨在通过考虑存储项未来重用的可能性来优化内存使用。一种名为 RMM 的提议策略是对 StreamingLLM 和 H2O 等现有方法的泛化，在标准基准测试上表现相当，但在内存重用更可预测和内生时显示出潜在优势。 AI
影响 引入了一个理论框架，可能导致更有效的语言模型内存管理，从而提高长上下文或流式应用程序的性能。
排序理由 学术论文，介绍了一种新的语言模型内存管理框架和策略。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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