上下文长度1000万不是梦！加州伯克利推KVQuant量化技术，LLM内存占用砍到骨折

文章预览

加州伯克利大学的 AI 大佬们又搞事情了！这次他们祭出了一个名为 KVQuant 的大杀器，专治LLM内存焦虑症！😎 paper：https://arxiv.org/pdf/2401.18079 分析表明，对于较小的批处理规模，LLM推理过程的主要瓶颈在于内存带宽。随着计算速度和内存速度之间的差距不断扩大，这个问题只会越来越严重。而对于长序列长度，内存瓶颈主要来自于缓存键（Key）和值（Value）激活的内存需求。为了实现高效的长序列长度推理，压缩键值缓存至关重要 为了让LLM能处理更长、更复杂的任务，比如长篇小说总结、代码分析什么的，上下文窗口长度必须得加大！可是，内存不够怎么办？😰 别慌！加州伯克利出品，必属精品！KVQuant 就是一种专门针对LLM键值缓存（Key-Value Cache）的量化方法。它采用了几个超级厉害的技术，把内存占用量直接砍到骨折，同时还能保证模型精度几 ………………………………