LLM推理的內存瓶頸終於有人從增量角度破局,線上學習場景這下能跑得更輕了

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Δ-Mem:適用於大型語言模型的高效線上記憶
研究提出Δ-Mem,一種面向大型語言模型的線上記憶系統。通過僅存儲與更新激活的增量變化,放棄完整激活狀態,顯著降低記憶體佔用。實驗顯示記憶體使用量可下降高達70%,且輸出品質基本無損,提升資源受限環境下的線上推理和持續學習能力。
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