論文の概要: MiniCache: KV Cache Compression in Depth Dimension for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14366v1
• Date: Thu, 23 May 2024 09:43:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 17:54:55.992188
• Title: MiniCache: KV Cache Compression in Depth Dimension for Large Language Models
• Title（参考訳）: MiniCache: 大規模言語モデルの深さ次元におけるKVキャッシュ圧縮
• Authors: Akide Liu, Jing Liu, Zizheng Pan, Yefei He, Gholamreza Haffari, Bohan Zhuang,
• Abstract要約: キーバリュー(KV)キャッシュは、以前に生成されたトークンのキー値状態を格納する。 KVキャッシュのサイズはシーケンス長とともに線形に増加し、長いコンテキスト入力と広範囲なシーケンス生成を必要とするアプリケーションの課題を提起する。 レイヤ間のKVキャッシュを,新しい奥行きの観点から圧縮する,MiniCacheという,シンプルで効果的なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.03117580340151
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A critical approach for efficiently deploying computationally demanding large language models (LLMs) is Key-Value (KV) caching. The KV cache stores key-value states of previously generated tokens, significantly reducing the need for repetitive computations and thereby lowering latency in autoregressive generation. However, the size of the KV cache grows linearly with sequence length, posing challenges for applications requiring long context input and extensive sequence generation. In this paper, we present a simple yet effective approach, called MiniCache, to compress the KV cache across layers from a novel depth perspective, significantly reducing the memory footprint for LLM inference. Our approach is based on the observation that KV cache states exhibit high similarity between the adjacent layers in the middle-to-deep portion of LLMs. To facilitate merging, we propose disentangling the states into the magnitude and direction components, interpolating the directions of the state vectors while preserving their lengths unchanged. Furthermore, we introduce a token retention strategy to keep highly distinct state pairs unmerged, thus preserving the information with minimal additional storage overhead. Our MiniCache is training-free and general, complementing existing KV cache compression strategies, such as quantization and sparsity. We conduct a comprehensive evaluation of MiniCache utilizing various models including LLaMA-2, LLaMA-3, Phi-3, Mistral, and Mixtral across multiple benchmarks, demonstrating its exceptional performance in achieving superior compression ratios and high throughput. On the ShareGPT dataset, LLaMA-2-7B with 4-bit MiniCache achieves a remarkable compression ratio of up to 5.02x, enhances inference throughput by approximately 5x, and reduces the memory footprint by 41% compared to the FP16 full cache baseline, all while maintaining near-lossless performance.
• Abstract（参考訳）: 計算的に要求される大規模言語モデル(LLM)を効率的にデプロイするための重要なアプローチは、キーバリュー(KV)キャッシングである。 KVキャッシュは、以前に生成されたトークンのキー値状態を格納し、繰り返し計算の必要性を大幅に低減し、自動回帰生成のレイテンシを低下させる。 しかし、KVキャッシュのサイズはシーケンス長とともに線形に増加し、長いコンテキスト入力と広範囲なシーケンス生成を必要とするアプリケーションにとって課題となる。 本稿では,新しい深度の観点からKVキャッシュを圧縮し,LCM推論におけるメモリフットプリントを大幅に削減する,MiniCacheというシンプルな手法を提案する。 提案手法は,KVキャッシュ状態がLLMの中深部における隣接層間に高い類似性を示すことを示すことに基づく。 マージを容易にするため,状態ベクトルの方向を補間し,長さを一定に保ったまま状態ベクトルの方向を補間し,状態成分を大きさと方向成分に分解する手法を提案する。 さらに、高度に異なる状態ペアをアンマージするトークン保持戦略を導入し、最小限のストレージオーバーヘッドで情報を保存する。 私たちのMiniCacheはトレーニングフリーで一般的なもので、量子化やスパシティといった既存のKVキャッシュ圧縮戦略を補完します。 複数のベンチマークでLLaMA-2, LLaMA-3, Phi-3, Mistral, Mixtralなどのモデルを用いてMiniCacheの総合評価を行い, 優れた圧縮比と高いスループットを実現した。 ShareGPTデータセットでは、4ビットのMiniCacheを持つLLaMA-2-7Bが最大5.02倍の圧縮比を実現し、推論スループットを約5倍向上し、FP16のフルキャッシュベースラインと比較してメモリフットプリントを41%削減する。

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