LRKV

大型语言模型记忆演进：从注意力机制到3位缓存

本文深入探讨了使大型语言模型（LLMs）能够处理更长上下文并提高效率的技术进步。文章追溯了从基础的“Attention Is All You Need”论文开始的演变，重点介绍了关键创新，如KV缓存、分组和潜在注意力机制（MHA、MQA、GQA、MLA、LRKV）、FlashAttention、混合专家模型（MoE）以及TurboQuant等量化技术。这些发展对于降低以前与LLMs相关的内存和计算需求至关重要，使它们在日常使用中更加实用。