研究人员探索了 Transformer 架构的查询、键和值 (QKV) 投影的变体，以减少内存使用。他们的研究发现，共享投影，特别是 Q-K=V 变体，可以在对性能影响最小的情况下显著减小 KV 缓存大小。将这些投影共享技术与 GQA 和 MQA 等现有头共享方法相结合，可以大幅减少缓存，使设备端推理更加可行。 AI
影响 Transformer 中的投影共享显著降低了推理内存需求，从而能够更有效地在设备端部署。
排序理由 详细介绍模型架构变体系统研究的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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