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谷歌推出压缩算法TurboQuant，宣称實現約6倍内存节省
谷歌推出一种可能降低人工智能系統内存需求的压缩算法TurboQuant。TurboQuant压缩技术旨在降低大語言模型和向量搜索引擎的内存占用。该算法主要针對AI系統中用于存储高頻访問信息的键值缓存（key-value cache）瓶颈問题。隨着上下文窗口变大，這些缓存正成為主要的内存瓶颈。TurboQuant可在無需重新训练或微調模型的情况下，将键值缓存压缩至3bit精度，同時基本保持模型准确率不受影响。對包括Gemma等開源模型的测试显示，该技术可實現約6倍的键值缓存内存压缩效果。（財联社）