Universal Attention：KV 缓存 25 倍压缩
原文标题：A Self-Pruning Transformer: Extreme KV-Cache Compression with Universal Attention
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arXiv 论文提出 Universal Attention 架构，用复合衰减机制统一并扩展基于衰减的 KV 缓存剪枝方法，保留 RoPE 与 Softmax 注意力。该机制充当自适应剪枝准则，在自然语言与合成任务上实现 10 倍压缩并提升下游性能，长上下文 16k 长度下达到 25 倍压缩。
- 问题
- LLM 的 KV 缓存过大，阻碍高效部署。
- 方法
- 用复合衰减机制统一并扩展衰减式 KV 剪枝，保留 RoPE 与 Softmax，衰减充当自适应剪枝准则。
- 结果
- 自然语言与合成任务上 10 倍压缩并提升下游性能，16k 长上下文达 25 倍压缩。
- 影响
- 长上下文推理的显存与成本瓶颈可直接缓解，且压缩后性能不降反升，部署侧收益明确。
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