La generación de texto largo con modelos de lenguaje grandes enfrenta un cuello de botella significativo en la gestión de la caché Key-Value (KV), especialmente durante la fase de decodificación. En lugar de aplicar compresión uniforme que pueda degradar la información contextual crítica, investigaciones recientes proponen enfoques dinámicos que aprovechan patrones temporales de atención. Un ejemplo destacado es el uso de momentum para agregar atención a lo largo del tiempo, lo que permite distinguir entre tokens que reciben atención sostenida durante horizontes largos y aquellos que solo participan en razonamientos locales momentáneos. Esta estrategia, conocida como compresión basada en momento, evita la expulsión prematura de información relevante y mejora la fidelidad en generaciones extensas, con incrementos reportados del orden del 2.3 al 3.2 por ciento en tareas de generación larga, sin comprometer la latencia de decodificación.

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