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潜在缓存技术源于大语言模型中的KV Cache机制,Mistral将其从推理阶段迁移至训练阶段
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7/17/2026
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Unverified潜在缓存技术将LLM推理中的KV Cache思想迁移至训练阶段,对轨迹历史帧预先提取潜在表示并缓存80% similarUnverified大语言模型的内存占用由模型参数量、精度格式和推理过程中产生的KV Cache三部分共同决定72% similarVerified推理模型的自回归生成过程严格串行,KV Cache显存占用随思考Token序列线性增长,内存带宽成为性能瓶颈70% similarUnverified模型对 schema 的遵循能力受训练数据分布影响,训练语料中高频出现的字段组合会导致模型产生幻觉字段67% similarUnverifiedKV Cache技术允许模型在自回归生成时复用历史token的注意力Key-Value矩阵计算结果,使长对话推理延迟从O(n²)降低至接近线性66% similar
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