論文の概要: SubGen: Token Generation in Sublinear Time and Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06082v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 22:17:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 18:28:49.619179
• Title: SubGen: Token Generation in Sublinear Time and Memory
• Title（参考訳）: subgen:sublinear time and memoryにおけるトークン生成
• Authors: Amir Zandieh, Insu Han, Vahab Mirrokni, Amin Karbasi
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はトークン生成に広範なメモリ要件を持つ。 本研究では,KVキャッシュの効率的な圧縮手法の開発に焦点をあてる。 我々は,キートークンにオンラインクラスタリングを導入し,値に$ell$をサンプリングする,サブ線形複雑性を持つ新しいキャッシング手法を考案した。 このアルゴリズムは、サブリニアメモリフットプリントとサブリニアタイムの複雑さを保証するだけでなく、我々のアプローチに厳密なエラーを課す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.35076900702408
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the significant success of large language models (LLMs), their extensive memory requirements pose challenges for deploying them in long-context token generation. The substantial memory footprint of LLM decoders arises from the necessity to store all previous tokens in the attention module, a requirement imposed by key-value (KV) caching. In this work, our focus is on developing an efficient compression technique for the KV cache. Empirical evidence indicates a significant clustering tendency within key embeddings in the attention module. Building on this key insight, we have devised a novel caching method with sublinear complexity, employing online clustering on key tokens and online $\ell_2$ sampling on values. The result is a provably accurate and efficient attention decoding algorithm, termed SubGen. Not only does this algorithm ensure a sublinear memory footprint and sublinear time complexity, but we also establish a tight error bound for our approach. Empirical evaluations on long-context question-answering tasks demonstrate that SubGen significantly outperforms existing and state-of-the-art KV cache compression methods in terms of performance and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)の成功にもかかわらず、その広範なメモリ要件は、長いコンテキストのトークン生成にそれらをデプロイする上での課題を提起する。 LLMデコーダのメモリフットプリントは、キー値(KV)キャッシングによって課される、すべての前のトークンをアテンションモジュールに格納する必要性から生じる。 本研究では,KVキャッシュの効率的な圧縮手法の開発に焦点をあてる。 実証的な証拠は、アテンションモジュール内のキー埋め込み内で重要なクラスタリング傾向を示す。 この知見に基づいて,キートークンのオンラインクラスタリングと値の$\ell_2$サンプリングを用いた,サブリニアな複雑性を持つ新しいキャッシング手法を考案した。 この結果は、SubGenと呼ばれる、確実に正確で効率的なアテンションデコーディングアルゴリズムである。 このアルゴリズムは、サブリニアメモリフットプリントとサブリニアタイムの複雑さを保証するだけでなく、我々のアプローチに厳密なエラーを課す。 長文問合せタスクの実証評価では、SubGenは既存のKVキャッシュ圧縮手法と最先端のKVキャッシュ圧縮手法を性能と効率で大幅に上回っている。

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