本研究提出了一种“压缩注意力”机制，以应对长输入提示对大语言模型推理效率的挑战。通过优化固定上下文，显著提高了推理速度，实验结果显示速度提升超过4倍，同时保持了较低的准确性损失。

Squeezed Attention: Accelerating Inference of Large Language Models with Long Context Lengths
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