יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

התייחסות ערוצים מאוגדים: קישור זיכרון KV מצטבר דרך תקבלת ערוץ-על-דרישה

Grouped Value Attention: Efficient KV Caching via On-Demand Key Reconstruction
קישור זיכרון KV מצטבר דרך תקבלת ערוץ-על-דרישה: פיתוח חדש לפענוח Transformer
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.13285v1 Announce Type: cross Abstract: The KV cache is a primary bottleneck for Transformer decoding: its memory footprint and cache-read traffic grow with sequence length. Grouped-query attention (GQA) reduces this cost by sharing key-value heads, but still stores both a key and a value at every step. We introduce Grouped Value Attention (GVA), which stores grouped values and reconstructs content keys with a learned linear map. At inference, the map can be absorbed into the query, eliminating the need to materialize content keys in the intended decode path. A small shared decoupled RoPE channel retains positional information through a separately cached positional key. For the configurations studied, this representation reduces persistent cache scalars by approximately 45-47% re
קרא במקור המקורי