本研究提出了LLMSteer框架，旨在改善大型语言模型（LLM）在长上下文理解和计算成本方面的不足。该框架通过无查询依赖的注意力引导，显著提高了LLM性能，缩小了65.9%的性能差距，并将运行延迟减少了4.8倍。

LLMSteer: Improving Long-Context LLM Inference by Steering Attention on Reused Contexts
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