本研究提出了一种新方法，通过分析频域中的键值缓存能量分布，利用低频部分进行有效压缩，解决大型语言模型在长文本生成中的上下文窗口扩展问题。实验结果表明，该技术在长上下文任务中显著提高了效率和有效性。

本文提出了SQuat方法，解决了键值缓存量化中的误差累积问题。该方法通过构建查询张量生成的子空间，确保量化后的键与原始键之间的差异正交，从而减小量化误差对注意力机制的影响。实验结果表明，SQuat在内存占用和处理能力方面优于现有算法。

本文探讨了大语言模型服务中的键值缓存压缩技术，评估现有算法，识别影响计算效率的问题，并提出实际部署所需的工具，以推动该领域技术的发展与应用。

本研究提出了TokenButler，一个高效的预测器，旨在解决大语言模型中键值缓存的效率瓶颈。该方法能够动态识别重要令牌，提升超过8%的困惑度和下游准确性，具有显著的潜在影响。

本研究提出了TreeKV，一种直观且无需训练的键值缓存压缩方法，旨在解决长序列和资源有限环境中的信息保留问题。TreeKV通过树结构实现平滑缓存压缩，在语言建模任务中表现优异，相比基线模型在长上下文中显著提升性能，最佳效率仅需6%的预算。

本研究提出SCOPE框架，优化长上下文生成中的键值缓存，提升预填充和解码阶段的性能，显著改善长输出生成任务的效果。

本研究探讨了大语言模型中的键值缓存压缩技术，提出了多种量化方法以提高内存效率和推理速度。通过KIVI、LESS、MiKV等算法，显著降低了内存占用并提升了吞吐量，优化了模型性能。这些方法在保持生成质量的同时，实现了高压缩比和更大的上下文长度，为资源受限环境中的大语言模型应用提供了新思路。

本文介绍了一种优化大语言模型中键值缓存的方法，通过动态保留重要键值对，减少内存使用高达70%。采用查询感知的KV缓存选择算法，显著提高推理速度，实现了26倍的吞吐量提升，并与现有技术兼容。此外，研究提出了SqueezeAttention和自适应KV缓存，进一步降低内存占用并提高效率，实验表明这些方法在保持性能的同时显著减少了GPU内存消耗。

本文探讨了通过新型量化技术压缩大型语言模型中的键值缓存（KV缓存），以提高推理效率和降低内存占用。提出的PyramidInfer和PyramidKV方法在保持性能的同时，显著减少了GPU内存使用。研究表明，KV缓存激活是推理过程中的主要内存消耗来源，采用多种量化策略后，模型在处理长文本时表现得到了提升，支持更长的上下文长度。

本文介绍了优化大型语言模型推理过程中键值缓存的方法，包括KCache、SnapKV和PyramidInfer。这些方法通过量化和自适应缓存技术，显著降低了内存占用和计算开销，同时保持模型性能。实验表明，这些技术在处理长输入序列时有效提升了吞吐量，并减少了GPU内存消耗。

本文探讨了大型语言模型中的键值缓存压缩技术，提出了混合精度KV缓存（MiKV）和质量自适应量化方案（QAQ），显著提高了缓存效率和生成质量。研究表明，通过多种量化方法，可以在不同模型上减少内存占用并提升推理性能，支持更长的上下文应用。

本文介绍了一种新方法，通过优化大型语言模型中的键值缓存，显著降低内存使用并提高推理吞吐量。该方法可减少内存消耗高达70%，提升吞吐量2.2倍，适用于多种模型和任务。采用自适应KV缓存和SqueezeAttention等技术，保持生成质量的同时提高效率。