論文の概要: Context Compression for Auto-regressive Transformers with Sentinel Tokens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08152v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 09:18:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 12:12:46.244733
• Title: Context Compression for Auto-regressive Transformers with Sentinel Tokens
• Title（参考訳）: センチネルトークンを用いた自己回帰変圧器のコンテキスト圧縮
• Authors: Siyu Ren, Qi Jia, Kenny Q. Zhu
• Abstract要約: 本稿では,特定のトークンの中間活性化をコンパクトに段階的に圧縮できるプラグイン・アンド・プレイ方式を提案する。 ドメイン内言語モデリングとゼロショットオープンエンド文書生成の両方の実験は、我々のアプローチの利点を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.07722536907739
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The quadratic complexity of the attention module makes it gradually become the bulk of compute in Transformer-based LLMs during generation. Moreover, the excessive key-value cache that arises when dealing with long inputs also brings severe issues on memory footprint and inference latency. In this work, we propose a plug-and-play approach that is able to incrementally compress the intermediate activation of a specified span of tokens into compact ones, thereby reducing both memory and computational cost when processing subsequent context. Experiments on both in-domain language modeling and zero-shot open-ended document generation demonstrate the advantage of our approach over sparse attention baselines in terms of fluency, n-gram matching, and semantic similarity. At last, we comprehensively profile the benefit of context compression on improving the system throughout. Code is available at https://github.com/DRSY/KV_Compression.
• Abstract（参考訳）: 注意モジュールの二次的な複雑さは、世代間トランスフォーマーベースのLLMにおいて、徐々に計算のバルクとなる。 さらに、長い入力を扱うときに発生する過剰なキー値キャッシュは、メモリフットプリントと推論遅延に深刻な問題を引き起こす。 本研究では,特定のトークンスパンの中間的なアクティベーションをコンパクトなものに段階的に圧縮することが可能なプラグ・アンド・プレイ方式を提案する。 ドメイン内言語モデリングとゼロショットオープンエンド文書生成の両方の実験は、頻度、n-gramマッチング、意味的類似性の観点から、疎注意ベースラインに対する我々のアプローチの利点を実証している。 最後に、システム全体の改善におけるコンテキスト圧縮の利点を包括的に紹介する。 コードはhttps://github.com/drsy/kv_compressionで入手できる。

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