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Baseten stellt eine Methode zur Still-KV-Cache-Kompression vor, die eine 200-fache Kompressionsrate erreicht

GateNews
AI Industry News
Laut Beating hat das Forschungsteam von Baseten Still vorgestellt, eine Methode zur KV-Cache-Komprimierung, die in einem einzigen Vorwärtsdurchlauf bis zu 200-fache Komprimierung erreicht – ohne Online-Optimierung oder Gradient-Updates. Still integriert leichte Perceiver-Kompressoren, die etwa 1% der Parameter des Basismodells ausmachen, in jede Transformer-Schicht und nutzt Cross-Attention auf den vollständigen KV-Cache, um den komprimierten Cache direkt zu erzeugen. Getestet an Qwen- und Gemma-Modellen über Kontextfenster von 8k bis 64k bei Komprimierungsraten von 8x bis 200x, hielt Still eine hohe Genauigkeit aufrecht und schnitt bei dem RULER-Benchmark besser ab als vergleichbare Methoden wie SnapKV, H2O und KV-Distill.
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