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关键标记的重要性指标在 KV 缓存降低中，注意力分数不是唯一的所需：价值也很重要
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了SqueezeAttention算法，通过确定关注层的重要性来优化关键值缓存的预算，并结合标记稀疏化算法来压缩关键值缓存。该算法在语言模型和基准测试中实现了内存减少和吞吐量提升。
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关键要点
- SqueezeAttention算法通过确定关注层的重要性来优化关键值缓存的预算。
- 该算法结合三种代表性的标记稀疏化算法来压缩关键值缓存。
- SqueezeAttention在序列和层两个维度进行优化。
- 该算法在大型语言模型和基准测试中实现了30%至70%的内存减少。
- SqueezeAttention实现了最高2.2倍的吞吐量提升。
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