SkipKV：针对大型推理模型的高效推理，选择性跳过KV生成和存储

本文介绍了SkipKV，一种通过选择性地跳过Key-Value (KV) 对的生成和存储来提高大型推理模型推理效率的方法。 这是一个重要的贡献，因为它解决了与大型语言模型相关的计算和内存瓶颈。 关注效率对于这些模型的实际应用至关重要。

• •SkipKV 是一种用于提高大型推理模型推理效率的方法。
• •它选择性地跳过 Key-Value (KV) 对的生成和存储。
• •解决了与大型语言模型相关的计算和内存瓶颈。
• •侧重于提高实际应用的效率。