KV缓存拼接感知微调与选择性重算结合方案
原文标题：Fine-Tuning a KV Cache Concatenation-Aware Model or Recomputing KV Caches? Why Not Both?
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针对 RAG 长上下文场景中首字延迟（TTFT）高的问题，论文提出兼顾 KV 缓存拼接的微调与选择性重算 KV 缓存的组合方法。在 RULER 基准上，124k token 输入下 RULER 分数较仅重算基线提升 9.7 分，TTFT 相比全注意力降低 80%。
- 问题
- RAG 长上下文拼接导致预填充量大、首字延迟高，复用 KV 缓存又可能损害质量。
- 方法
- 微调时考虑 KV 缓存拼接，并选择性重算部分 KV 缓存，兼顾质量与延迟。
- 结果
- 124k token 输入下 RULER 分数比仅重算基线高 9.7 分，TTFT 比全注意力低 80%。
- 影响
- 为长上下文 RAG 服务提供可落地的降延迟方案，直接改善首字响应体验。
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KV缓存拼接感知微调+选择性重算，124k输入RULER涨9.7分，TTFT降80%
- •场景：RAG把大量检索块拼成超长上下文，prefill负载变大，首字延迟TTFT随之升高
- •已有复用预计算KV缓存的工作能降TTFT，但超长上下文下响应质量是否保持此前不清楚
- •方法组合两件事：微调时把KV缓存拼接纳入考虑，并选择性重算一部分KV缓存
- •RULER基准124k token输入：分数比仅重算KV缓存的基线高9.7分，TTFT比全注意力低80%
为什么重要：对长上下文RAG系统的工程团队，这条同时给出延迟和质量两个指标，说明缓存复用不必以掉点为代价。
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