論文の概要: PyramidKV: Dynamic KV Cache Compression based on Pyramidal Information Funneling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02069v3
• Date: Thu, 03 Oct 2024 08:46:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 17:53:01.580588
• Title: PyramidKV: Dynamic KV Cache Compression based on Pyramidal Information Funneling
• Title（参考訳）: ピラミッドKV:ピラミッド情報ファネリングに基づく動的KVキャッシュ圧縮
• Authors: Zefan Cai, Yichi Zhang, Bofei Gao, Yuliang Liu, Tianyu Liu, Keming Lu, Wayne Xiong, Yue Dong, Baobao Chang, Junjie Hu, Wen Xiao,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)内の注意に基づく情報フローが,長期的文脈処理のための顕著なパターンによって集約されるかどうかを検討する。 観測の結果,LLMは下層に広く注意が散らばっているピラミッド情報ファンリングを通じて情報を集約することがわかった。 これらの知見に触発され、我々は新しい効率的なKVキャッシュ圧縮法であるPraamid KVを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.08975547824068
• License:
• Abstract: In this study, we investigate whether attention-based information flow inside large language models (LLMs) is aggregated through noticeable patterns for long context processing. Our observations reveal that LLMs aggregate information through Pyramidal Information Funneling where attention is scattering widely in lower layers, progressively consolidating within specific contexts, and ultimately focusing on critical tokens (a.k.a massive activation or attention sink) in higher layers. Motivated by these insights, we developed PyramidKV, a novel and effective KV cache compression method. This approach dynamically adjusts the KV cache size across different layers, allocating more cache in lower layers and less in higher ones, diverging from traditional methods that maintain a uniform KV cache size. Our experimental evaluations, utilizing the LongBench benchmark, show that PyramidKV matches the performance of models with a full KV cache while retaining only 12% of the KV cache, thus significantly reducing memory usage. In scenarios emphasizing memory efficiency, where only 0.7% of the KV cache is maintained, PyramidKV surpasses other KV cache compression techniques, achieving up to a 20.5 absolute accuracy improvement on TREC dataset. In the Needle-in-a-Haystack experiment, PyramidKV outperforms competing methods in maintaining long-context comprehension in LLMs; notably, retaining just 128 KV cache entries enables the LLAMA-3-70B model to achieve 100% Acc. performance, matching that of a full KV cache.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)内の注意に基づく情報フローが,長期的文脈処理のための顕著なパターンによって集約されているかを検討する。 我々の観測では、LLMは、下層に注意が広く散らばっているピラミッド情報ファンリングを通じて情報を集約し、特定のコンテキスト内で徐々に統合し、最終的に、上層に重要なトークン(大規模なアクティベーションやアテンションシンク)に焦点を当てている。 これらの知見に触発され,新しいKVキャッシュ圧縮手法であるPraamidKVを開発した。 このアプローチは、異なる層にわたるKVキャッシュサイズを動的に調整し、下位層でより多くのキャッシュを割り当て、上位層では少ないキャッシュを割り当て、均一なKVキャッシュサイズを維持する従来の方法から切り離す。 実験では,LongBenchベンチマークを用いて,PraamidKVはKVキャッシュの12%しか保持せず,完全なKVキャッシュでモデルの性能と一致し,メモリ使用量を大幅に削減した。 メモリ効率を強調するシナリオでは、KVキャッシュのわずか0.7%しか維持されていないが、PraamidKVは他のKVキャッシュ圧縮技術を超え、TRECデータセットで最大20.5の精度向上を実現している。 Needle-in-a-Haystack実験では、PraamidKVはLLMの長いコンテキスト理解を維持する競合する手法よりも優れており、128KVのキャッシュエントリしか保持していないため、LLAMA-3-70Bモデルは100%Accを達成することができる。 完全なKVキャッシュにマッチするパフォーマンス。

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