論文の概要: RAGCache: Efficient Knowledge Caching for Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12457v2
• Date: Thu, 25 Apr 2024 06:47:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 20:19:09.527219
• Title: RAGCache: Efficient Knowledge Caching for Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: RAGCache: 検索拡張ジェネレーションのための効率的な知識キャッシュ
• Authors: Chao Jin, Zili Zhang, Xuanlin Jiang, Fangyue Liu, Xin Liu, Xuanzhe Liu, Xin Jin,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、様々な自然言語処理タスクにおいて大幅に改善されている。 RAGCacheは、検索した知識の中間状態を知識ツリーに整理し、それらをGPUとホストメモリ階層にキャッシュする。 RAGCacheは、最初のトークン(TTTF)までの時間を最大4倍に削減し、スループットを最大2.1倍改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.321659218769598
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) has shown significant improvements in various natural language processing tasks by integrating the strengths of large language models (LLMs) and external knowledge databases. However, RAG introduces long sequence generation and leads to high computation and memory costs. We propose RAGCache, a novel multilevel dynamic caching system tailored for RAG. Our analysis benchmarks current RAG systems, pinpointing the performance bottleneck (i.e., long sequence due to knowledge injection) and optimization opportunities (i.e., caching knowledge's intermediate states). Based on these insights, we design RAGCache, which organizes the intermediate states of retrieved knowledge in a knowledge tree and caches them in the GPU and host memory hierarchy. RAGCache proposes a replacement policy that is aware of LLM inference characteristics and RAG retrieval patterns. It also dynamically overlaps the retrieval and inference steps to minimize the end-to-end latency. We implement RAGCache and evaluate it on vLLM, a state-of-the-art LLM inference system and Faiss, a state-of-the-art vector database. The experimental results show that RAGCache reduces the time to first token (TTFT) by up to 4x and improves the throughput by up to 2.1x compared to vLLM integrated with Faiss.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)と外部知識データベースの強みを統合することで、様々な自然言語処理タスクにおいて大幅に改善されている。 しかし、RAGは長いシーケンス生成を導入し、高い計算とメモリコストをもたらす。 本稿では,RAGに適した新しいマルチレベル動的キャッシュシステムであるRAGCacheを提案する。 我々の分析は、現在のRAGシステムのベンチマークを行い、性能ボトルネック(知識注入による長いシーケンス)と最適化機会(知識の中間状態のキャッシュ)を指摘します。 これらの知見に基づいて、検索した知識の中間状態を知識ツリーに整理し、それらをGPUとホストメモリ階層にキャッシュするRAGCacheを設計する。 RAGCacheはLLM推論特性とRAG検索パターンを意識した代替ポリシーを提案する。 また、検索と推論のステップを動的にオーバーラップして、エンドツーエンドのレイテンシを最小限にする。 我々は、RAGCacheを実装し、最先端のLLM推論システムであるvLLMと、最先端のベクトルデータベースであるFaissで評価する。 実験結果から、RAGCacheは、Faisと統合されたvLLMと比較して、最初のトークン(TTFT)までの時間を最大4倍に削減し、スループットを最大2.1倍改善することが示された。

関連論文リスト

• Toward Optimal Search and Retrieval for RAG [39.69494982983534]
  Retrieval-augmented Generation (RAG)は、Large Language Models (LLM)に関連するメモリ関連の課題に対処するための有望な方法である。 ここでは、質問回答(QA)などの共通タスクに対して、レトリバーをRAGパイプラインに最適化する方法を理解することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T22:06:51Z)
• RAG-DDR: Optimizing Retrieval-Augmented Generation Using Differentiable Data Rewards [78.74923079748521]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLMs) における幻覚を緩和する効果を証明している。 現在のアプローチでは、命令チューニングを使用してLLMを最適化し、検索した知識を活用する能力を改善している。 本稿では,異なるRAGモジュール間でデータ嗜好を整列させることでRAGシステムを訓練するDDR法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T12:53:29Z)
• MemoRAG: Moving towards Next-Gen RAG Via Memory-Inspired Knowledge Discovery [24.38640001674072]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、検索ツールを利用して外部データベースにアクセスする。 既存のRAGシステムは主に簡単な質問応答タスクに有効である。 本稿では,MemoRAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T13:20:31Z)
• RAGLAB: A Modular and Research-Oriented Unified Framework for Retrieval-Augmented Generation [54.707460684650584]
  大きな言語モデル(LLM)は対話、推論、知識保持における人間レベルの能力を示す。 現在の研究は、LLMに外部知識を組み込むことによって、このボトルネックに対処している。 RAGLABはモジュール的で研究指向のオープンソースライブラリで、6つの既存のアルゴリズムを再現し、RAGアルゴリズムを調査するための包括的なエコシステムを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T07:20:48Z)
• Efficient Inference of Vision Instruction-Following Models with Elastic Cache [76.44955111634545]
  我々は,命令追従型大規模視覚言語モデルの効率的なデプロイのための新しい戦略であるElastic Cacheを紹介する。 本稿では,冗長キャッシュを具現化する重要なキャッシュマージ戦略を提案する。 命令符号化では,キャッシュの重要性を評価するために周波数を利用する。 様々なLVLMの結果は、Elastic Cacheが効率を向上するだけでなく、言語生成における既存のプルーニングメソッドよりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T15:29:05Z)
• PQCache: Product Quantization-based KVCache for Long Context LLM Inference [27.523568511043273]
  キーバリューキャッシュ(KVCache)は、大規模言語モデル(LLM)において重要なコンポーネントである 現在の手法では、この問題に対処するためにLLMにおける自己注意に適したキーと値を選択的に決定する。 本稿では,KVCacheの管理にPQ(Product Quantization)を採用しているPQCacheを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T13:05:42Z)
• CORM: Cache Optimization with Recent Message for Large Language Model Inference [57.109354287786154]
  メモリフットプリントを大幅に最小化するKVキャッシュを最適化する革新的な手法を提案する。 KVキャッシュ消去ポリシーであるCORMは、モデル微調整を必要とせずに、推論に必要なキーと値のペアを動的に保持する。 検証の結果,CORMはKVキャッシュの推論メモリ使用量を最大70%削減し,LongBenchの6つのタスクで性能劣化を無視できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T16:11:54Z)
• HistAlign: Improving Context Dependency in Language Generation by Aligning with History [96.35214682008701]
  言語モデル(LM)は、その弱いコンテキスト依存性を強調する幻覚や一貫性のない出力を生成することができる。 近年のメモリでLMを増大させるキャッシュ-LMは、コンテキスト依存性を増大させる可能性がある。 HistAlignはキャッシュの整合性を確保するための新しいトレーニング手法だ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-08T15:34:56Z)
• Accelerating Deep Learning Classification with Error-controlled Approximate-key Caching [72.50506500576746]
  我々は、近似キーキャッシングと名付けた新しいキャッシングパラダイムを提案する。 近似キャッシュはDL推論の負荷を軽減し、システムのスループットを向上するが、近似誤差を導入する。 我々は古典的なLRUと理想的なキャッシュのキャッシュシステム性能を解析的にモデル化し、期待される性能のトレース駆動評価を行い、提案手法の利点を最先端の類似キャッシュと比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-13T13:49:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。