論文の概要: Get More with LESS: Synthesizing Recurrence with KV Cache Compression for Efficient LLM Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09398v2
• Date: Wed, 12 Jun 2024 06:08:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 22:53:54.951170
• Title: Get More with LESS: Synthesizing Recurrence with KV Cache Compression for Efficient LLM Inference
• Title（参考訳）: LESSでさらなる情報を得る:効率的なLLM推論のためのKVキャッシュ圧縮による再帰の合成
• Authors: Harry Dong, Xinyu Yang, Zhenyu Zhang, Zhangyang Wang, Yuejie Chi, Beidi Chen,
• Abstract要約: 我々はキー値(KV)キャッシュによって課されるメモリボトルネックに焦点を当てる。 既存のKVキャッシュ手法は、比較的重要でないKVペアの大きなスワストを刈り取ったり、取り除いたりすることでこの問題に対処する。 本稿では,固定サイズキャッシュと退避型キャッシュを簡易に統合したLESSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.65321721142624
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many computational factors limit broader deployment of large language models. In this paper, we focus on a memory bottleneck imposed by the key-value (KV) cache, a computational shortcut that requires storing previous KV pairs during decoding. While existing KV cache methods approach this problem by pruning or evicting large swaths of relatively less important KV pairs to dramatically reduce the memory footprint of the cache, they can have limited success in tasks that require recollecting a majority of previous tokens. To alleviate this issue, we propose LESS, a simple integration of a (nearly free) constant sized cache with eviction-based cache methods, such that all tokens can be queried at later decoding steps. Its ability to retain information throughout time shows merit on a variety of tasks where we demonstrate LESS can help reduce the performance gap from caching everything, sometimes even matching it, all while being efficient. Relevant code can be found at https://github.com/hdong920/LESS.
• Abstract（参考訳）: 多くの計算要素は、大きな言語モデルのより広範な展開を制限する。 本稿では,鍵値キャッシュ(KV)によって引き起こされるメモリボトルネックに着目し,復号時に従来のKVペアを格納する必要がある計算ショートカットについて述べる。 既存のKVキャッシュメソッドは、キャッシュのメモリフットプリントを劇的に削減するために、比較的重要でないKVペアの大きなスワストを刈り取ったり、取り除いたりすることで、この問題にアプローチするが、以前のトークンの大部分を再コンパイルする必要のあるタスクでは、限られた成功しか得られない。 この問題を緩和するために、LESSを提案する。これは(ほぼ無料の)定数サイズのキャッシュとエビクションベースのキャッシュメソッドとの単純な統合であり、すべてのトークンを後続のデコードステップでクエリすることができる。 情報を保持する能力は、LESSが全てをキャッシュすることからパフォーマンスのギャップを減らし、時にはマッチすることまでも、効率的であることを実証する様々なタスクにおいてメリットを示します。 関連するコードはhttps://github.com/hdong920/LESSにある。

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