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KeepKV：消除KV缓存压缩中的输出扰动以提高大规模语言模型推理效率
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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
本研究提出了一种自适应KV缓存合并方法KeepKV，旨在解决大型语言模型推理中的KV缓存膨胀问题，以确保高效性能和注意力一致性。
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关键要点
- 本研究提出了一种自适应KV缓存合并方法KeepKV。
- KeepKV旨在解决大型语言模型推理中的KV缓存膨胀问题。
- 该方法确保高效性能和注意力一致性。
- 通过引入选举票机制和零推理扰动合并方法，KeepKV消除输出扰动。
- KeepKV能够补偿合并过程中产生的注意力损失。
- 该方法在显著压缩的缓存中保留重要的上下文信息。
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