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　　若等到 prefilling 结束后才根据各层的 lazy ratio 进行识别和转换，那么整个 prefilling 阶段所需的内存峰值并没有减少。

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　　解决方案★：为了解决这个问题，我们设计了一种基于优先队列的策略，保证在 prefilling 阶段★，所需的内存峰值不会超过设定阈值（即 50% 的 full KV + 50% 的 streaming KV）。具体地说，我们维护一个以 lazy ratio 为优先级的队列：在 prefilling 过程中★，一旦队列中排队的层数超出预先设定的阈值（例如 50% 的网络层）★，我们会从队列中移除 lazy ratio 最高的层，并将其 KV cache 切换为 streaming 版本★。这样就无需像 SqueezeAttention [3] 那样等到 prefilling 完成后才压缩 KV cache★，从而有效避免了 prefilling 阶段峰值内存居高不下的问题★。LightTransfer 具体做法如下图：

　　基于这一点，我们提出了 LightTransfer-Test，使得模型在推理环节仅依赖 prefilling 的结果就能完成识别和转换。然而，在实际操作中★，我们也面临了两个问题★：

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　　解决方案：为避免重复计算，我们借鉴了 online softmax 的思路，利用 Flash Attention 在计算过程中生成的 LSE（log-sum-exp）作为 lazy ratio 的分母。更值得注意的是，我们惊喜地发现分子的计算复杂度仅为 O (1)★，而若重新计算则需要 O (seq_len)，因此这种方法有效地避免了大规模的重复开销★。具体算法如下：

　　当前，Flash Attention 已成为标配★，但它并不会显式计算并存储注意力权重 (attention weights)★；因此，如果我们想要获得用于衡量 lazy ratio 的注意力信息★，就必须重新计算注意力权重，这会带来不可忽视的额外开销。

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　　LLM 在生成 long CoT 方面展现出惊人的能力★，例如 o1 已能生成长度高达 100K tokens 的序列★。然而，这也给 KV cache 的存储带来了严峻挑战★。为应对这一难题，★“hybrid model” 成为了一条备受关注的可行路径：它在标准 transformer 的部分层中引入更高效的注意力机制（如 RNN 或 sliding window attention），以替代原有的注意力层★。近期的研究（如 minimax-01★、gemma2 等）已经充分验证了这种混合模型的有效性，但目前依然需要从头训练，尚未出现可以直接轻量级迁移已经训练好的 dense transformer 模型到 hybrid model 的方案★。

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　　我们的主要实验对象是 o1 类的长 CoT 生成模型。由于 QwQ 并未公开其训练数据，我们遵循 STILL [2] 的方案，使用与其完全相同的训练设置（包括数据集、训练参数以及以 Qwen2★.5-32B-Instruct 作为起点）★，唯一的差别在于★，我们将 50% 的层换成 streaming attention。这样就能在推理阶段显著缩减近一半的 KV cache。

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