論文の概要: StreamingDialogue: Prolonged Dialogue Learning via Long Context Compression with Minimal Losses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08312v2
• Date: Sun, 27 Oct 2024 08:14:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:18:36.754436
• Title: StreamingDialogue: Prolonged Dialogue Learning via Long Context Compression with Minimal Losses
• Title（参考訳）: ストリーミングダイアログ:最小損失を伴う長期文脈圧縮による長期対話学習
• Authors: Jia-Nan Li, Quan Tu, Cunli Mao, Zhengtao Yu, Ji-Rong Wen, Rui Yan,
• Abstract要約: StreamingDialogueは長い対話履歴を最小限の損失でconv-attnシンクに圧縮する。 本手法は対話タスクにおいて強いベースラインを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.92595110412094
• License:
• Abstract: Standard Large Language Models (LLMs) struggle with handling dialogues with long contexts due to efficiency and consistency issues. According to our observation, dialogue contexts are highly structured, and the special token of \textit{End-of-Utterance} (EoU) in dialogues has the potential to aggregate information. We refer to the EoU tokens as ``conversational attention sinks'' (conv-attn sinks). Accordingly, we introduce StreamingDialogue, which compresses long dialogue history into conv-attn sinks with minimal losses, and thus reduces computational complexity quadratically with the number of sinks (i.e., the number of utterances). Current LLMs already demonstrate the ability to handle long context window, e.g., a window size of 200K or more. To this end, by compressing utterances into EoUs, our method has the potential to handle more than 200K of utterances, resulting in a prolonged dialogue learning. In order to minimize information losses from reconstruction after compression, we design two learning strategies of short-memory reconstruction (SMR) and long-memory reactivation (LMR). Our method outperforms strong baselines in dialogue tasks and achieves a 4 $\times$ speedup while reducing memory usage by 18 $\times$ compared to dense attention recomputation.
• Abstract（参考訳）: 標準大言語モデル(LLM)は、効率性と一貫性の問題により、長いコンテキストで対話を扱うのに苦労する。 我々の観察によれば、対話コンテキストは高度に構造化されており、対話における‘textit{End-of-Utterance}(EoU)’の特別なトークンは、情報を集約する可能性がある。 我々は、EoUトークンを ``conversational attention sinks'' (conv-attn sinks) と呼ぶ。 このため,長い対話履歴を最小限の損失でconv-attnシンクに圧縮するStreamingDialogueを導入する。 現在のLLMは、例えば、200K以上のウィンドウサイズで、長いコンテキストウインドウを処理できることをすでに示しています。 この目的のために,EoUに発話を圧縮することにより,200K以上の発話を処理できる可能性があり,対話学習が長くなる。 圧縮後の再構成からの情報損失を最小限に抑えるため, 短期記憶再構成(SMR)と長期記憶再活性化(LMR)の2つの学習戦略を設計した。 本手法は,対話タスクにおいて高いベースラインを達成し,メモリ使用率を18ドルに抑えながら4$\times$の高速化を実現している。

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