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BitDecoding：利用低位KV缓存解锁Tensor Cores以进行长上下文LLMs解码
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了BitDecoding框架，优化了长上下文大语言模型的自回归解码，显著降低了内存和计算需求，速度提升可达7.5倍。
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关键要点
- 本研究提出了BitDecoding框架，优化了长上下文大语言模型的自回归解码。
- 该框架显著降低了内存和计算需求。
- 速度提升可达7.5倍。
- 解决了长上下文大语言模型在自回归解码中因KV缓存扩展带来的内存和计算挑战。
- 通过利用Tensor Cores优化低位KV缓存的解码过程，减少了去量化开销。
- 显示了BitDecoding框架在长上下文生成场景中的有效性和潜在影响。
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