观点网讯:字节跳动Seed团队今年9月底在预印本平台arXiv提交一篇论文,指出DeepSeek长上下文性能漂移(“抽风”)的原因,与分块KV缓存压缩带来的相位敏感性有关。
该研究评估了基础版和后训练版的DeepSeek-V4-Flash和DeepSeek-V4-Pro,以及后训练后的DeepSeek-V4.1-Flash。
模型通过分块KV缓存压缩,以固定步幅将连续标记的窗口压缩为更少的缓存条目,能够减少长上下文推理的内存和注意力成本。
这种压缩同时引入了一个新的位置坐标:Token的相位,或其相对于压缩窗口边界的位置。
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