上下文长度

无需训练！Q-Filters 实现 KV 缓存高效压缩，提升推理性能

近年来，基于 Transformer 架构的大型语言模型（LLMs）取得了显著进展，诸如 Gemini-Pro1.5、Claude-3、GPT-4和 Llama-3.1等新模型能够处理成百上千的token。然而，这些扩展的上下文长度带来了实际应用中的一些重大挑战。随着序列长度的增加，解码延迟上升，内存限制也成为了一个严重的瓶颈。

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