BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-02-20T00:00:00Z Towards Economical Inference: Enabling DeepSeek's Multi-Head Latent Attention in Any Transformer-based LLM 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文提出了一种名为MHA2MLA的数据高效微调方法，旨在降低深度学习模型中多头注意力推理的成本。研究表明，该方法能够使用0.3%到0.6%的数据恢复性能，同时显著降低推理成本并压缩KV缓存。 🏷️ 标签 KV缓存 MHA2MLA transformer 多头注意力 推理成本 数据高效微调 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
