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KV state
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提示缓存而非模型路由驱动 LLM 成本节省
大型语言模型 (LLM) 中成本节省的主要驱动因素是提示缓存，而不是自动模型路由。提示缓存存储特定于每个模型的键值 (KV) 状态，这意味着切换模型会导致完全的缓存未命中。通过优先利用现有热缓存的感知缓存路由来实现真正的效率提升。
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新研究质疑语言模型信用估算方法的可靠性
一篇来自arXiv的新论文探讨了语言模型中反事实代币信用估算方法的可靠性。研究指出，将转录前缀作为新提示重新喂入，这种常用方法会引入显著噪声，而与从已验证的解码时KV状态恢复相比。这种噪声会改变信用估算，尤其是在低边际决策代币上，并影响关键代币的选择。研究表明，使用批次不变核或恢复解码器状态对于更准确的信用估算至关重要，并建议报告副本基线以解释单样本测量中的固有噪声。