大模型推理优化技术R-KV 核心观点 - 推出R-KV技术解决大模型推理冗余问题 通过实时token排序和动态压缩 实现显存降低90% 吞吐提升6.6倍 准确率保持100% [1][2][3] - 技术突破在于边生成边压缩 结合重要性评分和冗余过滤 保留关键信息同时去除重复内容 [9][15] - 在数学基准测试中表现优异 如R1-Llama-8B模型在MATH-500准确率达34% 超过完整KV缓存效果 [17][19] 技术原理 - 采用三步走策略：冗余识别+重要性评估+动态淘汰 解决链式思考导致的推理长度膨胀问题 [5] - 通过多头注意力评估token贡献度 计算key向量余弦相似度识别冗余 按优先级调度KV配额 [9] - 可视化对比显示 R-KV保留跨段落关键信息如题目数值和最终答案 SnapKV则误删关键步骤 [13][14][15] 性能表现 - 显存节省显著：固定1024预算时节省87.5% 比例10%预算时节省90% [20] - 吞吐量提升：8K序列下最大批处理479时达3809 tok/s 16K序列下最大批处理402时达3188 tok/s [20] - 计算开销可控 注意力成本降低抵消评分消耗 长序列场景优势更明显 [20][21] 应用场景 - 边端设备长链推理 使消费级GPU和手机NPU可运行大模型 [22] - 支持多轮Agent复杂流程 如反思-重写-自评 突破显存限制 [22] - 即插即用特性 可加速强化学习采样过程 无需额外训练 [22] 基准测试数据 - DeepSeek-R1-Llama-8B处理AIME数学题时 原生生成3.2万token 显存占用达4.1GB [6] - R1-Qwen-14B在AIME24测试准确率25% 较基线提升显著 [19] - 16K序列下采用10%比例预算 实现90%显存节省同时维持271最大批处理量 [20]

R-KV团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 推理大模型虽好，但一个简单的算数问题能推理整整三页，还都是重复的"废话"，找不到重点…… 一种可以把大模型的"碎碎念"转化为可控记忆条目的高效压缩方法，出现了！ R-KV开源登场： 显存↓90%、吞吐×6.6、准确率=100% 。 它可以通过实时对token进行排序，兼顾重要性和非冗余性，仅保留信息丰富且多样化的token，从而解决大模型推理时的冗余问题。 让"长时间推理"不再是奢侈品。 项目详情可见文末链接。 R-KV三步走：冗余识别+重要性评估+动态淘汰 链式思考（Chain-of-Thought,CoT）让LLM解题思路清晰可见，却也让推理长度指数级膨胀。 以DeepSeek-R1-Llama-8B为例，一道AIME数学题就能写出 3.2万 个Token：模型权重15.5GB，KV缓存再吃 4.1GB ——显存瞬间见底。 可视化：R-KV vs. SnapKV 现有KV压缩方法（SnapKV、StreamingLLM、H2O等）主要针对 长输入 设计，可一旦模型在输出端开始"碎碎念"，相似句子之间互相打高 分注意力，反而让"按注意力删低分"策略失灵： ...