論文の概要: LoMA: Lossless Compressed Memory Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09486v2
• Date: Sun, 4 Feb 2024 03:14:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 03:06:15.786850
• Title: LoMA: Lossless Compressed Memory Attention
• Title（参考訳）: LoMA: ロスレス圧縮メモリ注意
• Authors: Yumeng Wang, Zhenyang Xiao
• Abstract要約: Lossless Compressed Memory Attention (LoMA) は、自己回帰生成時のメモリと計算要求を減らす新しいアプローチである。 LoMAには、圧縮コンテキストに最適化された自己回帰生成アルゴリズムとともに、特別なトレーニングや微調整の事前処理が組み込まれている。 実験的検証により、LoMAは計算消費とメモリ使用量を大幅に削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) face limitations due to the high demand on GPU memory and computational resources when handling long contexts. While sparsify the Key-Value (KV) cache of transformer model is a typical strategy to alleviate resource usage, it unavoidably results in the loss of information. We introduce Lossless Compressed Memory Attention (LoMA), a novel approach that enables lossless compression of the KV cache, thereby reducing the memory and computational demands during autoregressive generation. LoMA incorporates a specialized training or fine-tuning precedure alongside an autoregressive generation algorithm optimized for the compressed context. Our method compresses the KV cache after every $tc$ generated tokens with a compression ratio of $c$ and a target compressed length $t$, and this process occurs within a single inference pass without dependency on auxiliary models. We engineered an efficient training scheme involving specific inputs, attention masks, and position identifiers to instill this compression capability. Experimental validation has demonstrated that LoMA significantly reducing computational consumption and memory usage through achieving lossless KV cache compression.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、長いコンテキストを扱う場合のGPUメモリと計算リソースの要求が高いため、制限に直面します。 トランスフォーマーモデルのキー値キャッシュ(kv)をスパーシフィケーションすることは、リソースの使用を緩和する典型的な戦略であるが、情報を失うことは避けられない。 本稿では,kvキャッシュのロスレス圧縮を可能にする新しい手法であるロスレス圧縮メモリアテンション(loma)を導入する。 LoMAには、圧縮コンテキストに最適化された自己回帰生成アルゴリズムとともに、特別なトレーニングや微調整の事前処理が組み込まれている。 提案手法は,各$tc$生成トークンの圧縮比$c$と目標圧縮長$t$の後にKVキャッシュを圧縮し,補助モデルに依存しない単一推論パス内で発生する。 我々は,特定の入力,アテンションマスク,位置識別子を含む効率的なトレーニングスキームを考案し,その圧縮能力を再現した。 実験により、ロマは損失のないKVキャッシュ圧縮を達成し、計算消費とメモリ使用量を大幅に削減した。

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