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我使用Deepseek V2论文中的表1来计算支持128k上下文的主要模型在131,072个标记下的KV缓存大小。然后我得到了如下表格：https://arxiv.org/pdf/2405.04434 |模型|类型|字节/参数|层数|组号|隐藏层大小|头维度|KV缓存|模型大小|KV%| |: -|: -|: -|: -|: -|: -|: -|: -|: -|: -| |Deepseek - R1|MLA|1|61|1|7168|128|4.32GB|671GB|0.644%| |Llama - 3.1 - 405B|GQA|2|126|16|16384|128|126GB|810GB|15.56%| |Gemma - 3 - 27B|GQA|2|62|2|5376|168|10.17GB|54GB|18.83%| |Mistral - Large - 2411|GQA|2|88|12|12288|128|66GB|246GB|26.83%| |QwQ - 32B|GQA|2|64|5|5120|128|20GB|65.6GB|30.49%| 由于Deepseek - R1的创新型MLA，它实际上在KV缓存中没有使用太多内存，这并不奇怪。其他主要模型都是GQA。所以看起来QwQ在KV_cache/模型大小比率方面表现不佳。为什么会这样呢？QwQ因比率不佳能得到什么呢？我算错了吗？

讨论总结

原帖对一些模型的KV_cache和model_size比例进行计算并对QwQ - 32B的比例提出疑问。评论者指出原帖计算存在错误，如数据和分组数量等方面。同时，大家围绕不同模型的KV缓存相关数据进行更新、对比、验证等操作，还涉及到模型的机制、架构等方面的分析。

主要观点

  1. 👍 原帖作者数学计算存在错误。
    • 支持理由：如Gemma 3相关数据错误，group#使用错误等。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 QwQ在32K上下文下KV缓存比Gemma 3小约2GB。
    • 正方观点：有具体计算数据支撑。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Llama使用分组查询注意力机制所以KV%较低。
    • 解释：这种机制是在Deepseek的高效机制出现前的主流KV缓存减少方案。
  4. 💡 Qwen的2.5模型计算步骤中注意力头的值异常，导致量化质量下降。
    • 解释：通过模型特性及相关经验推测得出。
  5. 💡 认为QwQ - 32B的KV_cache/model_size比例与采用MHA的模型相比并不差。
    • 解释：通过与采用MHA的模型对比得出结论。

金句与有趣评论

  1. “😂 you did math wrong. Gemma 3 is notorious for having massive context cache mem requirements - no way 128k context is only 10 Gb, and Qwen the other way around.”
    • 亮点：直接指出原帖数学计算错误，以Gemma 3为例给出有力反驳。
  2. “🤔 I think in the same 32K context size, the KV cache of QwQ is smaller, about 2GB less.”
    • 亮点：明确给出数据对比结果。
  3. “👀 Llama makes sense to have lower KV% compared to some of the others because it uses Grouped Query Attention since Llma 2 and was the first mainstream KV cache reduction scheme before Deepseek came out with the efficient MLA.”
    • 亮点：很好地解释了Llama的KV%较低的原因。

情感分析

总体情感倾向比较理性中立，主要分歧点在于原帖的计算错误以及对不同模型的KV缓存相关数据、性能等方面的不同观点。可能的原因是该话题涉及技术计算，大家依据数据和专业知识进行分析讨论。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同模型在不同硬件上的适配性以及遗留架构问题的处理。
  • 潜在影响：对模型开发者优化模型缓存机制、提升模型在不同硬件上的性能有一定的参考价值。

详细内容：

标题：QwQ-32B 的 KV_cache/model_size 比率引发热议

在 Reddit 上，一篇关于各模型 KV_cache/model_size 比率的帖子引发了众多关注。原帖作者使用 Deepseek V2 论文中的表 1 计算了主要支持 128k 上下文的模型在 131,072 个令牌下的 KV 缓存大小，并列出了详细表格https://arxiv.org/pdf/2405.04434。作者提出疑问，为何 QwQ 在 KV_cache/model_sz 比率方面表现不佳，这一比率差又能带来什么好处，同时怀疑自己的计算是否有误。该帖子获得了大量的点赞和评论。

讨论焦点主要集中在对不同模型的 KV 缓存大小计算的正确性以及各模型比率差异的原因分析上。有人指出原作者计算有误，比如 Gemma 3 的情况并非如此，Qwen 则相反。还有用户提到计算时一些参数的使用错误，比如组号的计算。

有用户分享道：“作为一名长期研究模型的专业人士，我深知不同模型在设计和实现上的差异会极大地影响 KV 缓存的大小和比率。像 Deepseek-R1 由于其创新的 MLA，几乎不占用太多内存用于 KV 缓存。而像 Llama 这样使用分组查询注意力的模型，其 KV 比率相对较低。但像 Gemma 这样的模型，由于其设计和所依托的硬件特点，往往内存需求较大。”

也有用户提供了相关配置文件的链接[https://huggingface.co/unsloth/gemma-3-27b-it-GGUF/blob/main/config.json]，进一步支持了某些观点。

讨论中的共识在于，不同模型的特性和设计导致了 KV 缓存和模型大小比率的差异。特别有见地的观点如，有用户认为阿里巴巴可能仍在处理 Qwen 模型的一些遗留架构问题，导致 KV 缓存设计不够优化；而谷歌由于其硬件和设计原则，使得 Gemma 模型在内存使用上相对较大。

但对于一些模型的具体计算和实际表现，仍存在争议。比如 Gemma-3-27B 的 KV 缓存大小与技术报告中的数据差异，有人认为可能是实现方式和未采用某些优化导致。

总的来说，这次关于模型 KV 缓存比率的讨论，让我们更深入地了解了不同模型的特点和潜在问题，也为进一步优化和研究提供了方向。