REAL：面向长上下文KV缓存压缩的检索-推理与逻辑构建注意力行为

arXiv cs.CL 论文
kv-cache-compression attention-behavior long-context retrieval-reasoning noise-reduction eviction-method

摘要

REAL引入了一种注意力行为矩阵，用于分析成功与失败案例中注意力头的行为，从而实现更有效的KV缓存驱逐。它在达到与最强基线相当准确度的同时，所需空间减少32倍。

arXiv:2508.15806v2 公告类型：替换 摘要：大语言模型序列长度的不断增长对键值（KV）缓存带来了重大挑战。现有最先进的缓存驱逐方法主要分析成功检索-推理案例中注意力头的推理行为，往往忽略了失败案例中的多样化行为，如偏差与分心。这一忽视限制了利用异构头行为来提升驱逐性能的潜力。受混淆矩阵的启发，我们引入了一种注意力行为矩阵，用于全面分析成功与失败场景中注意力头的行为。通过最大化信噪比——在成功案例中强化有效推理路径，同时在失败案例中抑制来自偏差和分心的噪声——我们提出了检索-推理与逻辑构建（REAL）KV缓存驱逐方法，这是首个利用多行为分析的方法。全面评估表明，REAL在各种模型和基准测试中均表现出色；尤其在LongBench v2上，它达到了与最强基线HeadKV-R2相当的准确度，但所需空间减少32倍（图1）。通过提供行为分析的新视角，我们为长上下文建模从仅关注成功向全面、感知失败的方法转变铺平了道路。我们的代码可在 https://github.com/yonseicasl/REAL 获取。
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缓存时间: 2026/07/13 08:00 

# REAL: 面向长上下文KV缓存压缩的检索-推理与逻辑构建注意力行为
来源：https://arxiv.org/abs/2508.15806
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> **摘要：**大语言模型序列长度的不断增长给键值（KV）缓存带来了巨大挑战。现有最先进的缓存淘汰方法主要分析成功检索-推理案例中注意力头的推理行为，而往往忽略了失败案例中的多样化行为，例如偏见和干扰。这一疏忽限制了利用异构头部行为来提升淘汰性能的潜力。受混淆矩阵启发，我们引入了一个注意力行为矩阵，以全面分析成功和失败场景中的注意力头行为。通过最大化信噪比——在成功案例中强化有效的推理路径，同时在失败案例中抑制来自偏见和干扰的噪声——我们提出了REAL（检索-推理与逻辑构建）KV缓存淘汰方法，这是首个利用多行为分析的方法。全面评估表明，REAL在各种模型和基准测试中均表现出色；值得注意的是，在LongBench v2上，它实现了与最强基线HeadKV-R2相当的准确率，同时所需空间减少了32倍（图1）。通过提供行为分析的新视角，我们为长上下文建模从仅关注成功的方法向全面的、感知失败的方法转变铺平了道路。我们的代码可在以下https URL获取：https://github.com/yonseicasl/REAL

## 提交历史

来自：Mengjie Li [查看邮件](https://arxiv.org/show-email/5e3e306f/2508.15806)  
**[**[v1](https://arxiv.org/abs/2508.15806v1)**]** 2025年8月14日星期四 14:08:58 UTC（992 KB）  
**[v2]** 2026年7月10日星期五 13:38:08 UTC（1,079 KB）

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