StreamingLLM
一种面向流式推理场景的KV缓存管理方法，通过保留注意力汇聚token（attention sink）和最近token来支持无限长度文本生成，同时控制显存占用
时间轴 (近 90 天)
常见的KV缓存驱逐方法包括H2O、ScissorHands、StreamingLLM，其核心逻辑是给每个token打重要性分数并移除低分token
注意力汇聚点(Attention Sinks)由MIT的Xiao等人在2023年的StreamingLLM论文中系统描述，指Transformer会将大量注意力权重分配给序列开头的第1-4个token
注意力汇聚点现象由MIT的Xiao等人在2023年的StreamingLLM论文中系统描述：Transformer会将大量注意力权重分配给序列开头的第1-4个token
注意力汇聚点现象由MIT的Xiao等人在2023年的StreamingLLM论文中系统描述，指Transformer模型会将大量注意力权重分配给序列开头的几个token（通常是第1-4个）
注意力汇聚点(Attention Sinks)由MIT的Xiao等人在2023年的StreamingLLM论文中系统描述，指Transformer模型将大量注意力权重分配给序列开头的第1-4个token
全部知识事实 (5)
注意力汇聚点(Attention Sinks)由MIT的Xiao等人在2023年的StreamingLLM论文中系统描述，指Transformer模型将大量注意力权重分配给序列开头的第1-4个token
70%待验证常见的KV缓存驱逐方法包括H2O、ScissorHands、StreamingLLM，其核心逻辑是给每个token打重要性分数并移除低分token
50%待验证注意力汇聚点(Attention Sinks)由MIT的Xiao等人在2023年的StreamingLLM论文中系统描述，指Transformer会将大量注意力权重分配给序列开头的第1-4个token
50%待验证注意力汇聚点现象由MIT的Xiao等人在2023年的StreamingLLM论文中系统描述：Transformer会将大量注意力权重分配给序列开头的第1-4个token
50%待验证注意力汇聚点现象由MIT的Xiao等人在2023年的StreamingLLM论文中系统描述，指Transformer模型会将大量注意力权重分配给序列开头的几个token（通常是第1-4个）
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