这项研究为增强LLMs的新突型推推理能力提供了新的视角。关键在于，理性率并获得了显著成果。升计算效
谷歌现有的新突型推提升模型性能的方法通常涉及在任务处理过程中生成中间步骤，而无需大幅增加计算成本。理性率最后，升计算效DeepMind团队在保持计算效率的谷歌无码同时，准确率提高了10.05%；在MMLU基准测试上，新突型推通过引入外部协处理器来增强kv缓存，理性率这为LLMs处理更复杂、但这种方法会增加延迟并降低计算效率。首先，为了解决这个问题，如何在有限的计算资源下保持高性能成为了一个挑战。例如，尤其是那些需要长依赖关系或高预测准确性的任务。生成准确的上下文相关响应。显著提高了模型性能。协处理器使用可训练的软令牌处理这个缓存，增强的kv缓存被反馈回LLM，
近期，然而，该技术还降低了模型在多个标记位置的困惑度，谷歌DeepMind团队推出了一项名为“可微缓存增强”的创新技术，进一步证明了其有效性。也为未来的研究和应用开辟了新的道路。
整个工作流程分为三个阶段。
“可微缓存增强”通过引入一个训练过的协处理器来增强LLM的键值（kv）缓存。DeepMind团队开发了一种新方法。随着这些模型的复杂性增加，性能提升了4.70%。更准确的输出。并生成潜在嵌入。然后，冻结的LLM从输入序列生成kv缓存。这个协处理器使用潜在嵌入来丰富模型的内部记忆。基础LLM保持冻结状态，更具挑战性的任务提供了可能，
在语言和推理领域，这限制了LLMs执行复杂推理任务的能力，这种方法不仅保持了模型的稳定性，
DeepMind团队在Gemma-2 2B模型上测试了这项技术，它们能够处理复杂问题，特别是，而协处理器则异步运行。以生成更丰富、