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A frequent remedy involves compressing the KV cache to reduce its memory footprint. However, current alternatives frequently fail to address the issue comprehensively. Tools created for network cache compression yield modest size reductions. Other compression approaches demand computationally expensive real-time processing for each user query. Concurrently, widespread methods like quantization or sparsification can cause delays and precision losses or necessitate permanent modifications to model parameters, restricting their usability.
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