大模型 KV Cache 量化详解:如何通过 INT4 压缩显著提升移动端多轮对话的长度上限
如何通过 INT4 KV Cache 量化大幅提升移动端 LLM 的多轮对话上限 在大模型(LLM)落地移动端的过程中,内存占用是最大的瓶颈。除了模型权重(Weights)外,KV Cache 的增长直接决定了多轮对话的上下文长度上限。本文...
如何通过 INT4 KV Cache 量化大幅提升移动端 LLM 的多轮对话上限 在大模型(LLM)落地移动端的过程中,内存占用是最大的瓶颈。除了模型权重(Weights)外,KV Cache 的增长直接决定了多轮对话的上下文长度上限。本文...