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RESEARCH · CL_93251 · Jun 15 · 00:00

新研究着眼于 KV 缓存压缩以提高 LLM 效率

两篇新研究论文提出了用于压缩大型语言模型（LLM）中 KV 缓存的新颖方法，以提高推理效率。第一篇论文 PolyKV 引入了一个逐层优化框架，该框架根据变压器层的特定作用，对它们应用不同的压缩策略和预算。第二篇论文 BACON 专注于多模态 LLM，并校准注意力机制，以便在激进压缩下更好地保留关键视觉信息。