論文の概要: On the Efficacy of Eviction Policy for Key-Value Constrained Generative Language Model Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06262v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 09:20:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 17:27:00.513833
• Title: On the Efficacy of Eviction Policy for Key-Value Constrained Generative Language Model Inference
• Title（参考訳）: キーバリュー制約付き生成言語モデル推論におけるエビテーションポリシーの有効性について
• Authors: Siyu Ren, Kenny Q. Zhu
• Abstract要約: 大規模言語モデルは、リソース制約のある環境にデプロイするのにコストがかかる。 時間的注意スコアとロバストネス尺度に基づくポリシーであるRoCoを紹介する。 ユーザフレンドリーなキー値制約付き生成推論専用の汎用ソフトウェアパッケージであるEasyKVをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.789027180025286
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the recent success associated with Large Language Models~(LLMs), they are notably cost-prohibitive to deploy in resource-constrained environments due to their excessive memory and computational demands. In addition to model parameters, the key-value cache is also stored in GPU memory, growing linearly with batch size and sequence length. As a remedy, recent works have proposed various eviction policies for maintaining the overhead of key-value cache under a given budget. This paper embarks on the efficacy of existing eviction policies in terms of \textit{importance score calculation} and \textit{eviction scope construction}. We identify the deficiency of prior policies in these two aspects and introduce RoCo, a \underline{r}\underline{o}bust \underline{c}ache \underline{o}mission policy based on temporal attention scores and robustness measures. Extensive experimentation spanning prefilling and auto-regressive decoding stages validates the superiority of RoCo. Finally, we release EasyKV, a versatile software package dedicated to user-friendly key-value constrained generative inference. Code available at \url{https://github.com/DRSY/EasyKV}.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models~(LLMs)による成功にもかかわらず、過剰なメモリと計算要求のため、リソース制約のある環境でのデプロイには特にコストがかかる。 モデルパラメータに加えて、キー値キャッシュもGPUメモリに格納され、バッチサイズとシーケンス長とともに線形に成長する。 対策として、近年の研究では、所定の予算の下でキーバリューキャッシュのオーバーヘッドを維持するための様々な制限ポリシーが提案されている。 本稿では,既存のevictionポリシーの有効性について,\textit{importance score calculation} と \textit{eviction scope construction} を用いて検討する。 この2つの側面から先行政策の欠如を特定し,時間的注意スコアとロバスト性尺度に基づいて,roco,a \underline{r}\underline{o}bust \underline{c}ache \underline{o}mission policyを導入する。 予備充填と自己回帰復号段階にまたがる大規模な実験は、RoCoの優位性を検証する。 最後に、ユーザフレンドリーなキー値制約付き生成推論専用の汎用ソフトウェアパッケージであるEasyKVをリリースする。 コードは \url{https://github.com/drsy/easykv}。

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