論文の概要: SKVQ: Sliding-window Key and Value Cache Quantization for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06219v2
• Date: Mon, 13 May 2024 14:39:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 12:26:58.936720
• Title: SKVQ: Sliding-window Key and Value Cache Quantization for Large Language Models
• Title（参考訳）: SKVQ: 大規模言語モデルのためのスライディングウインドウキーとバリューキャッシュ量子化
• Authors: Haojie Duanmu, Zhihang Yuan, Xiuhong Li, Jiangfei Duan, Xingcheng Zhang, Dahua Lin,
• Abstract要約: SKVQはスライディングウインドウKVキャッシュ量子化の略である。 SKVQは、量子化グループにおけるチャネルの類似性を改善するために、KVキャッシュのチャネルを再構成する。 7bモデルで80GBのメモリGPU上で最大1Mのコンテキスト長を処理でき、最大7倍高速な復号を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.22490117833939
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) can now handle longer sequences of tokens, enabling complex tasks like book understanding and generating lengthy novels. However, the key-value (KV) cache required for LLMs consumes substantial memory as context length increasing, becoming the bottleneck for deployment. In this paper, we present a strategy called SKVQ, which stands for sliding-window KV cache quantization, to address the issue of extremely low bitwidth KV cache quantization. To achieve this, SKVQ rearranges the channels of the KV cache in order to improve the similarity of channels in quantization groups, and applies clipped dynamic quantization at the group level. Additionally, SKVQ ensures that the most recent window tokens in the KV cache are preserved with high precision. This helps maintain the accuracy of a small but important portion of the KV cache.SKVQ achieves high compression ratios while maintaining accuracy. Our evaluation on LLMs demonstrates that SKVQ surpasses previous quantization approaches, allowing for quantization of the KV cache to 2-bit keys and 1.5-bit values with minimal loss of accuracy. With SKVQ, it is possible to process context lengths of up to 1M on an 80GB memory GPU for a 7b model and up to 7 times faster decoding.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)がトークンの長いシーケンスを処理できるようになった。 しかし、LLMに必要なキー値(KV)キャッシュは、コンテキスト長の増加に伴ってかなりのメモリを消費し、デプロイメントのボトルネックとなる。 本稿では、極低ビット幅KVキャッシュ量子化の問題に対処するため、スライドウインドウKVキャッシュ量子化のためのSKVQという戦略を提案する。 これを実現するために、SKVQは、量子化グループにおけるチャネルの類似性を改善するためにKVキャッシュのチャネルを再構成し、グループレベルでクリップされた動的量子化を適用する。 さらに、SKVQは、KVキャッシュの最新のウィンドウトークンが高い精度で保存されることを保証する。 これはKVキャッシュの小さいが重要な部分の精度を維持するのに役立ち、SKVQは精度を維持しながら高い圧縮比を達成する。 LLMの評価は、SKVQが従来の量子化手法を超越し、KVキャッシュを2ビットキーと1.5ビット値に量子化できることを示した。 SKVQでは、80GBのメモリGPU上で最大1Mまでのコンテクスト長を7bモデルで処理し、最大7倍高速なデコーディングを行うことができる。

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