論文の概要: CItruS: Chunked Instruction-aware State Eviction for Long Sequence Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12018v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 18:34:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 00:16:57.245696
• Title: CItruS: Chunked Instruction-aware State Eviction for Long Sequence Modeling
• Title（参考訳）: CItruS:ロングシーケンスモデリングのためのチャンクインストラクション対応状態推定
• Authors: Yu Bai, Xiyuan Zou, Heyan Huang, Sanxing Chen, Marc-Antoine Rondeau, Yang Gao, Jackie Chi Kit Cheung,
• Abstract要約: 本稿では、下流タスクに有用な注意優先を隠蔽状態の消去プロセスに統合するモデリング手法であるChunked Instruction-Aware State Eviction (CItruS)を紹介する。 トレーニング不要な手法は,メモリ予算が同じ条件下で,複数の強いベースライン上での長いシーケンス理解および検索タスクにおいて,優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.404072802235234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long sequence modeling has gained broad interest as large language models (LLMs) continue to advance. Recent research has identified that a large portion of hidden states within the key-value caches of Transformer models can be discarded (also termed evicted) without affecting the perplexity performance in generating long sequences. However, we show that these methods, despite preserving perplexity performance, often drop information that is important for solving downstream tasks, a problem which we call information neglect. To address this issue, we introduce Chunked Instruction-aware State Eviction (CItruS), a novel modeling technique that integrates the attention preferences useful for a downstream task into the eviction process of hidden states. In addition, we design a method for chunked sequence processing to further improve efficiency. Our training-free method exhibits superior performance on long sequence comprehension and retrieval tasks over several strong baselines under the same memory budget, while preserving language modeling perplexity.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が進歩し続け、長いシーケンスモデリングが広く関心を集めている。 近年の研究では、Transformerモデルのキー値キャッシュ内の隠れ状態の大部分を、長いシーケンスを生成する際のパープレキシティのパフォーマンスに影響を与えることなく、破棄(除去)することができることが確認されている。 しかし,これらの手法は,難易度を保ちながら,下流課題の解決に重要な情報を降ろすことがしばしばある。 この問題に対処するために、下流タスクに有用な注目度を隠蔽状態の消去プロセスに統合する新しいモデリング手法であるChunked Instruction-Aware State Eviction (CItruS)を紹介する。 さらに,チャンクシーケンス処理の効率向上のための手法を設計する。 トレーニング不要な手法は,言語モデリングの難易度を保ちながら,同じメモリ予算の下で,複数の強いベースライン上での長いシーケンス理解および検索タスクにおいて優れた性能を示す。

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