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More Tokens, Lower Precision: Advancing Towards the Optimal Token-Precision Trade-off in KV Cache Compression
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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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关键要点
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大型语言模型在推理过程中KV缓存的内存使用成为瓶颈。
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量化修剪技术通过使用较低精度存储更多Token，显著提升了长上下文性能。
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在检索任务中，量化修剪尤其表现优异，适应不同输入长度。
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研究为KV缓存压缩中的Token-精度权衡提供了新见解。
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