Q-Filters开源 – 无需训练的KV缓存压缩方法

Q-Filters 是一种无需训练的 KV 缓存压缩方法，适用于大型语言模型。它利用查询和键向量的几何特性，通过上下文无关的简单投影高效压缩 KV 缓存，无需额外训练。该方法与 FlashAttention 兼容，在长上下文任务中表现出色，实验显示在高压缩比下仍能保持良好性能，例如在针挑草堆任务中达到 99% 准确率（压缩比 32 倍），并在文本生成中比 Streaming-LLM 减少高达 65% 的生成困惑度下降。

Q-Filters的特点:

1. 无需训练的压缩方法
2. 基于查询-键几何的上下文无关投影
3. 与 FlashAttention 兼容
4. 高压缩比下性能损失小
5. 在针挑草堆任务中达到 99% 准确率（压缩比 32 倍）
6. 相较 Streaming-LLM，在文本生成中减少高达 65% 的生成困惑度下降

Q-Filters的功能:

1. 压缩 KV 缓存以降低内存占用和推理延迟
2. 在长上下文任务中保持准确性
3. 提供脚本用于生成文本或为不同模型计算新过滤器

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