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More Tokens, Lower Precision: Advancing Towards the Optimal Token-Precision Trade-off in KV Cache Compression

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。

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内容提要

本研究探讨了大型语言模型推理中KV缓存的内存瓶颈问题。通过量化修剪，使用较低精度存储更多Token显著提升了长上下文性能，尤其在检索任务中表现优异，为KV缓存压缩中的Token-精度权衡提供了新见解。

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