近日，Character AI在其大规模推理系统中成功减少了KV缓存的使用，并在一个简化版的GPT模型中实现了这一优化。通过这一技术改进，内存使用量减少了40%。这一优化不仅提升了系统的运行效率，还为未来更大规模的AI模型...

这个代码库引入了一种新型的Transformer变压器，其KV缓存大小大幅度减少。虽然尚未在大规模上得到证实，但理论上，它可以匹配常规变压器的性能。这意味着，我们现在有了一种新的工具，可以在处理复杂的计算问题时，...

在MLX中实施批量并行KV缓存，导致合成数据生成和模型完成的推理时间显著提速。这种新的技术实现方式大大加快了处理速度，从而在Mac上每秒可以处理1300个Token。这一突破性的技术进步，不仅可以提高处理效率，同时也...

QoQ，一种新型量化算法，通过使用4位权重、8位激活和4位KV缓存，加速了大型语言模型推理。量化是一种广泛应用于深度学习中的技术，它能够减少模型的存储需求和计算复杂性。在这种情况下，QoQ算法采用了较低精度的数...

如何加速推理是许多人关注的话题。本代码分享介绍了如何通过静态KV缓存提高Hugging Face框架上Llama模型的推理速度。

KV缓存的量化是Transformer架构的一个技术细节，它使其在推理时使用更少的内存。量化是在最小损失质量的情况下缩小浮点精度。