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发布时间:2025-06-22 06:16:53  浏览:

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  推理大模型虽好,但一个简单的算数问题能推理整整三页,还都是重复的“废话”,找不到重点……

  它可以通过实时对token进行排序,兼顾重要性和非冗余性,仅保留信息丰富且多样化的token,从而解决大模型推理时的冗余问题。

  链式思考(Chain-of-Thought,CoT)让LLM解题思路清晰可见,却也让推理长度指数级膨胀。

  现有KV压缩方法(SnapKV、StreamingLLM、H2O等)主要针对长输入设计,可一旦模型在输出端开始“碎碎念”,相似句子之间互相打高分注意力,反而让“按注意力删低分”策略失灵:

  而R-KV通过以下步骤,在模型解码时实时压缩KV缓存来处理冗余的键/值(KV)标记,仅保留重要且非冗余的标记:

  边生成边压缩(Decoding-Time Compression)Token还没写进KV,就先判断“去留”,彻底阻断显存膨胀。重要性打分(Importance)多头注意力综合评估,每个Token对后续答案的贡献度。冗余打分(Redundancy)计算Key向量余弦相似度,找出“复读机”式内容。联合淘汰(Joint Eviction)按「高重要+低冗余」优先级实时调度KV配额,λ≈0.1时效果最佳。

  整个流程训练-free、模型-agnostic,无需改动模型结构,直接“即插即用”。因此可以直接被用到强化学习的采样过程中,非常灵活。

  上图展示了R-KV和纯注意力基线SnapKV在相同解码步骤中选择了哪些token。灰色=未选;由浅到深红=被越多注意力头选中。

  而R-KV选出的Token横跨整段推理:题目关键词30 students,关键中间值24,12及最终答案全部被保留,此外语义覆盖面更广。

  通过结合注意力强度与冗余过滤,R-KV保留了重要上下文并去除噪声,成功完成任务;而SnapKV误删关键信息导致答案错误。

  得到结果:R-KV有更广泛的覆盖范围、更高的信息多样性和更显著的去冗余能力。

  可以看到,R-KV在具有挑战性的数学基准测试中大幅超越了基线,甚至超过了完整的KV。

  在计算开销上,R-KV引入了重要性评分和冗余评分的额外计算,但总体开销适中,通常会被压缩KV缓存带来的注意力成本降低所抵消。随着序列长度的增加,这种权衡变得越来越有利。

  对内存节省和端到端吞吐量提升进行实时分析,可以看到,当批处理大小为1时,R-KV在吞吐量上略优于FullKV。这表明R-KV通过减少注意力计算所实现的加速效果超过了R-KV自身的计算开销。

  然而,这种直接的速度提升仅占整体收益的一小部分,R-KV带来的主要吞吐量提升来自于KV缓存压缩,使模型能够支持显著更大的推理批处理大小。

  对基于比例和固定KV缓存预算的端到端吞吐量进行评估,发现R-KV始终能够实现比FullKV大得多的批处理大小和更高的吞吐量,同时不损失任务性能。

  边端设备长链推理显存断崖缩减,让消费级GPU甚至手机NPU也能跑多轮Agent反思-重写-自评等复杂流程不再受显存限制。直接用于加速强化学习的采样过程training-free的方法即插即用。

  06月12日,中央环保督察通报:贵州省安顺黔西南黔东南等地部分矿山开采破坏生态,

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