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谷歌DeepMind團隊近日推出了一項名為“可微緩存增強”（Differentiable Cache Augmentation）的新技術，旨在提升大語言模型（LLMs）的推理性能。該方法通過引入一個經(jīng)過訓練的協(xié)處理器，增強模型的鍵值（kv）緩存，從而在不顯著增加計算負擔的情況下，顯著提升模型的推理能力。

在語言處理、數(shù)學和推理領域，大型語言模型是解決復雜問題的重要工具。然而，隨著模型復雜度的增加，如何在固定計算預算內(nèi)保持高性能成為一大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的優(yōu)化方法往往需要在任務處理期間生成中間步驟，這會導致延遲增加和計算效率下降，限制了模型處理復雜推理任務的能力。

“可微緩存增強”技術通過三個步驟實現(xiàn)性能提升：首先，凍結(jié)的LLM從輸入序列生成kv緩存；其次，協(xié)處理器使用可訓練的軟令牌處理kv緩存，生成潛在嵌入；最后，增強的kv緩存反饋到LLM，生成更豐富的輸出。在Gemma-2 2B模型上的測試結(jié)果顯示，該方法在多個基準測試中取得了顯著成果，例如在GSM8K數(shù)據(jù)集上，準確率提高了10.05%；在MMLU上，性能提升了4.70%。

谷歌DeepMind的這項研究為大語言模型的性能優(yōu)化提供了新的思路，通過引入外部協(xié)處理器增強kv緩存，研究人員在保持計算效率的同時顯著提高了模型性能，為LLMs處理更復雜的任務鋪平了道路。