存儲每個KV對有意義嗎?尤其當模型實際上只會查詢其中很小一部分的時候。



KVzap的思路很直接——通過學習判斷哪些緩存條目在後續查詢中用不上,然後主動刪除它們。結果就是能把緩存體積壓縮到原來的1/2到1/4,同時對性能幾乎沒有影響。

這種智能化、動態依賴的KV緩存剪枝方式,對於提升模型推理效率和降低存儲成本都有實際意義。特別是在大規模部署場景下,這樣的優化空間還是相當可觀的。
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熊市生存者vip
· 01-17 21:02
存儲冗餘的KV對,就像戰場上囤積用不上的補給——佔地方還拖後腿。KVzap這招壓縮到1/4的操作,感覺像是終於有人認真算過帳了。
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链上算命先生vip
· 01-17 20:23
哈哈這不就是KV快取的斷捨離嗎,終於有人把這事兒琢磨明白了
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LightningClickervip
· 01-16 00:38
媽呀 終於有人搞這事了,之前一直覺得浪費啊,真的白白存這麼多垃圾數據
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狗狗币单身汉vip
· 01-14 23:49
這不就是整活兒嗎,之前那些KV緩存策略真是浪費...壓縮到1/4還能跑,行啊
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AlphaWhisperervip
· 01-14 23:46
哈,这不就是浪费存储空間的老問題終於被好好解決了,KVzap這個思路真的清爽
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bridgeOopsvip
· 01-14 23:43
這才是務實的優化思路啊,不是為了優化而優化。1/2到1/4的壓縮比,成本直接砍下來
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