論文の概要: Attention Score is not All You Need for Token Importance Indicator in KV Cache Reduction: Value Also Matters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12335v2
• Date: Wed, 02 Oct 2024 00:19:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:18:12.474704
• Title: Attention Score is not All You Need for Token Importance Indicator in KV Cache Reduction: Value Also Matters
• Title（参考訳）: 注意スコアは、KVキャッシュ削減におけるトークン重要度指標に必要なすべてではない:価値もまた重要である
• Authors: Zhiyu Guo, Hidetaka Kamigaito, Taro Watanabe,
• Abstract要約: 本稿では,トークンの重要性を評価するために,注目スコアと$ ell_1 $ 値ベクトルのノルムを併用したバリューアウェアトークンプルーニング(VATP)を提案する。 LLaMA2-7B-chatとVicuna-v1.5-7Bの16のLongBenchタスクに対する実験により、VATPは12以上のタスクにおいて注目スコアのみのベースラインよりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.07430914301738
• License:
• Abstract: Scaling the context size of large language models (LLMs) enables them to perform various new tasks, e.g., book summarization. However, the memory cost of the Key and Value (KV) cache in attention significantly limits the practical applications of LLMs. Recent works have explored token pruning for KV cache reduction in LLMs, relying solely on attention scores as a token importance indicator. However, our investigation into value vector norms revealed a notably non-uniform pattern questioning their reliance only on attention scores. Inspired by this, we propose a new method: Value-Aware Token Pruning (VATP) which uses both attention scores and the $ \ell_{1} $ norm of value vectors to evaluate token importance. Extensive experiments on LLaMA2-7B-chat and Vicuna-v1.5-7B across 16 LongBench tasks demonstrate that VATP outperforms attention-score-only baselines in over 12 tasks, confirming the effectiveness of incorporating value vector norms into token importance evaluation of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)のコンテキストサイズをスケールすることで、書籍の要約など、さまざまな新しいタスクを実行できる。 しかし、キー・アンド・バリュー(KV)キャッシュが注目するメモリコストは、LCMの実践的応用を著しく制限する。 最近の研究は、トークン重要度指標として注目スコアのみを頼りに、LCMのKVキャッシュ削減のためのトークンプルーニングを探求している。 しかし,評価ベクトルノルムを調査した結果,注意点にのみ依存する不均一パターンが明らかとなった。 トークンの重要度を評価するために,注目スコアと$ $ \ell_{1} $ norm of value vectors を併用して,VATP(Value-Aware Token Pruning)を提案する。 16のLongBenchタスクにわたるLLaMA2-7B-chatとVicuna-v1.5-7Bの広範な実験により、VATPは12以上のタスクにおいて注目スコアのみのベースラインよりも優れており、LLMのトークン重要度評価に値ベクトルノルムを組み込むことの有効性が確認された。

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