提案されたQAQ手法は、展開されたLLMモデルにおけるKVキャッシュ圧縮技術が他のNLPタスクでも有効であることを示唆しています。この手法は、KVキャッシュのメモリフットプリントを10倍近くまで削減し、精度への影響が無視できるレベルに抑えられます。そのため、他のNLPタスクでも同様に長いコンテキスト入力を扱う際に有用性が期待されます。例えば、質問応答システムや文章生成などのタスクにおいても、より大規模かつ効率的なモデル展開が可能となります。