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Llama-3.1 采用分组查询注意力（GQA）减少KV缓存开销，前馈网络使用SwiGLU激活函数，采用RMSNorm层归一化
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8/11/2026
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UnverifiedLlama 3系列采用了GQA(Grouped Query Attention)设计以压缩KV Cache内存占用79% similarUnverifiedGQA通过让多个Query头共享同一组Key-Value头来减少KV Cache的大小，这对WebLLM在内存受限环境下运行尤为关键70% similarUnverified业界解决LLM失忆问题的方案主要有三类：扩大上下文窗口、RAG检索增强生成技术、外置记忆系统66% similarUnverified主流量化算法GPTQ、GGUF、AWQ在INT4精度下仍能保持较高能力保留率，是HuggingFace和llama.cpp生态的主流格式63% similarUnverified上下文管理的业界主流策略包括RAG通过向量数据库动态检索、滑动窗口机制保留执行历史、以及记忆蒸馏将长对话压缩为结构化摘要63% similar
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