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EMS: Adaptive Evict-then-Merge Strategy for Head-wise KV Cache Based on Global-Local Importance
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为EMS的新方法，以提高大规模语言模型中KV缓存的压缩效率。该方法结合全局与局部得分，更有效地识别令牌的重要性。实验结果表明，EMS在极端压缩比下仍能保持先进性能，降低困惑度，并显著提高多项任务的检索准确率。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为EMS的新方法，以提高大规模语言模型中KV缓存的压缩效率。
- EMS结合全局与局部得分，更有效地识别令牌的重要性。
- 实验结果表明，EMS在极端压缩比下仍能保持先进性能。
- 该方法降低了困惑度，并显著提高多项任务的检索准确率。
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